渔业专利文献分类类目设置与机器标引策略研究OA
Taxonomy Construction and Machine Indexing Strategies of Fishery Patent Literature
[目的/意义]为实现对渔业专利文献的深度利用,在"渔业专业知识服务系统"的信息组织中尝试了设置专业化的分类体系并进行了标引试验.[方法/过程]首先,研究以筛选出的10323条中文渔业专利元数据为分析样本,通过对元数据中国际专利分类号(IPC)4位类号和6位类号频次的统计分析,确定了用于渔业专利文献分类的12个分类类目;然后,通过对专利题名结构的分析,提出了由行业属性词、业务类型词、发明类型词构成的专利题名中,业务类型词最适合专利文献的分类与标引的观点;通过对题名关键词以及题尾词组的统计分析,列举了每一业务类型所包含的高频主题词或词组.最后,试验设计了利用IPC分类号结合高频主题词分步标引渔业专利文献的策略,通过计算机辅助实现了对绝大部分渔业专利文献的专业化标引.[结果/结论]经对样本数据中2016年文献的机器标引结果与人工标引结果的比对,得出机器标引总正确率为91.44%,漏标率为7.94%,达到了预期目标.研究表明,所设置的渔业专利文献分类类目切合实际,标引策略具有很强的实践应用价值.
程锦祥;张钟月;曹淼;张红林
中国水产科学研究院,北京 100141华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院,武汉 430030中国水产科学研究院长江水产研究所,武汉 430223中国水产科学研究院长江水产研究所,武汉 430223
社会科学
渔业专利文献分类机器标引
《农业图书情报学报》 2020 (7)
63-72,10
中国工程科技知识中心"渔业专业知识服务系统"(CKCEST-2020-1-15)
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