计算机自动分类与自然语言标引

"本资源是关于自动分类标引和信息组织的课程内容，涉及自然语言标引、关键词语言、文本检索、后控词表、自动标引等多个方面，旨在阐述如何利用计算机技术辅助文献和信息的组织与检索。" 自动分类标引在信息组织中扮演着重要角色，它通过计算机自动化地对文献或信息进行分类，赋予相应的分类标识，从而更高效地描述和管理信息。自动分类主要有两种类型：文献自动归类和文献自动聚类。前者是在有指导的情况下，依据预设规则对文献进行分类；后者则无需预先指导，依赖于文本内容的相似性进行自动分类。此外，还有基于引证关系的自动分类方法，这种方法利用文献之间的引用关系来确定其所属的类别。 自然语言标引是直接使用未经或少经控制的自然语言词汇进行信息资源的标引和检索。关键词法是自然语言标引的早期形式，包括题内关键词索引和题外关键词索引，其中题外关键词索引目前更为常见。文本检索则是一种不进行预先标引的检索方式，直接利用文本数据中的语词进行匹配检索。自由标引允许标引人员灵活选取自然语言词汇，适用于大量文献资源快速标引的场景。自然语言入口词检索则通过入口词表进行受控或后控检索，将自然语言词汇转换为控制语言，以便进行有效检索。 关键词语言是一种未经过或只进行少量控制的自然语言词汇作为文献主题标识的主题法。这种语言类型在文献主题标识来源上，通常直接从文献题名中抽取关键词。关键词索引的编制通常包括文献篇名的初步处理、计算机自动分词和抽词、使用禁用词表剔除非关键词、轮排关键词以及最后的索引编辑和印刷。关键词语言的特点在于其在标引阶段控制较少，且通常使用禁用词表排除无检索价值的词汇，但一般不设立复杂的关键词表或词间关系。 关键词语言的类型主要包括题内关键词索引（KWIC），它呈现关键词在上下文中的原始位置，方便用户理解检索结果的含义。例如，在示例中，文献《超文本技术在网络资源组织中的应用》通过计算机自动生成的款目，将关键词按轮排展示，使得用户可以清晰地看到关键词在文献内容中的位置和关联。 自动分类标引和自然语言标引是现代信息组织和检索的关键技术，它们借助计算机的力量，提升了信息处理的效率和准确性，使得海量信息能够被有效地管理和利用。