英文文献的《中图法》自动分类、相似文献智能推荐小程序。帮助中国图书馆更方便地整理、管理英文图书文献，减轻图书馆员采访编目的负担。

【功能1：英文文献归类】标注了中国图书馆分类号的英文图书十分稀缺。我们通过中文图书英译、英文图书回译（back translation）、近义词替换添加、噪声注入等文本增强方法，基于9万册英文图书训练了20类中图分类号的图书分类模型。在测试集上，20类英文图书分类的总体正确率在86%以上。

【功能2：相似文献推荐】基于Fasttext文本向量，输入英文文献的名称、关键词，从59000多册英文文献中，推荐相似度高的20册文献。使用球树（ball tree）优化检索效率。

链接：https://pan.baidu.com/s/1mVG9xd9qbOGfgsB7CF6JIw

提取码：1234

在Windows环境下，下载后解压，点击app.exe即可使用。

farm 0.8.0

torch 1.8.1

transformers 4.6.1

Pillow 9.1.0

tkinter(python通常自带的库)

标注了中国图书馆分类号的英文图书十分稀缺。我们通过中文图书英译、英文图书回译（back translation）等文本增强方法，基于9万册英文图书训练了20类中图分类号的图书分类模型。 在测试集上，总体的正确率（accuracy）达到90.69%。除E军事类、N自然科学综合类分类效果稍差，其他类别的分类F1分数均在80%甚至90%以上。具体如下表所示。

1. 下载基于BERT的英文图书分类模型文件。 通过网盘分享的文件：bert_book_english_distilbert 链接: https://pan.baidu.com/s/1j7YLTx7aM3BRAFyUEyUBbA 提取码: 477n

2. 安装好环境依赖后，将app.py与模型文件夹book_bert_english放置在同一目录下。运行app.py程序（最好使用命令行方式运行，速度更快一些），即出现英文图书分类小程序用户界面。

3. 将待分类的英文图书信息（标题 关键词 摘要等）放置在一个txt文档中，点击小程序界面的“上传英文图书txt文件 每册书一行”按钮，选择上传该txt文档。稍等片刻，即可在窗口中出现自动分类结果。

4. 点击“保存自动分类结果文档”按钮，将分类结果输出保存为txt文档。每行的格式为“图书文本 分类结果 分类概率”，字段之间用制表符分隔。可以直接复制粘贴到Excel文件中。