• Library classification systems; s

• Library classification systems; semi-automatic
indexing systems;
• Keyword indexing-based on H.P. Luhn’s experiments
widely adopted by bibliographic databases, online
retrieval systems and Web search engines; The
techniques coming under this broad category
are being continuously refined to improve the
quality of indexing/metadata extraction using
developments in text processing and a variety
of statistical techniques;
• Pre-publication metadata (based on e.g., Dublin
Core or some other schemes) by the author/
publisher to enable service providers to more
accurately identify the class(es) to which a
resource belongs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

•ห้องสมุดระบบการจัดหมวดหมู่; กึ่งอัตโนมัติระบบการจัดทำดัชนี

•การจัดทำดัชนีของคำหลักบนพื้นฐานของแรงม้า luhn ของการทดลองนำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย
โดยฐานข้อมูลบรรณานุกรมออนไลน์
ระบบสืบค้นและเครื่องมือค้นหาเว็บ
เทคนิคมาภายใต้หมวดหมู่กว้างนี้
กำลังการกลั่นอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงคุณภาพของ
สกัดทำดัชนี metadata / การใช้
การพัฒนาในการประมวลผลข้อความและความหลากหลาย
เทคนิคทางสถิติ;
•เมตาดาต้าก่อนสิ่งพิมพ์ (ขึ้นอยู่กับเช่น dublin
หลักหรือบางรูปแบบอื่น ๆ ) โดยผู้เขียน /
เผยแพร่เพื่อให้ผู้ให้บริการให้มากขึ้น
ถูกต้องระบุชั้น (e ) ซึ่งเป็นทรัพยากร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

•ห้องสมุดจัดประเภทระบบ กึ่งอัตโนมัติ
ระบบ การทำดัชนี
•สำคัญที่จัดทำดัชนีใช้ในทดลอง H.P. Luhn
นำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยบรรณานุกรมฐาน ออนไลน์
เรียกระบบและเครื่องมือ ค้นหาเว็บ
เทคนิคมาภายใต้ประเภทนี้กว้าง
มีกำลังกลั่นอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการ
คุณภาพดัชนี/ตาสกัดใช้
พัฒนาในการประมวลผลข้อความและหลาย
เทคนิคสถิติ;
•ประกาศล่วงหน้าตา (ตามเช่น ดับลิน
หลักหรือแผนงานอื่น ๆ) โดยผู้เขียน /
publisher เพื่อให้ผู้ให้บริการเพิ่มเติม
ระบุ class(es) ที่ถูกต้อง
เป็นของทรัพยากร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

•ระบบการจำแนก ประเภท ไลบรารีระบบการทำดัชนีแบบกึ่งอัตโนมัติ

•การทำดัชนีคำสำคัญที่ใช้ H . P . การทดลองของ luhn
ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยสืบค้นฐานข้อมูลระบบออนไลน์
,การเรียกข้อมูลจากเครื่องยนต์และการค้นหาเว็บ
เทคนิคมาอยู่ ภายใต้ ประเภท นี้กว้าง
กำลังอย่างต่อเนื่องเพื่อจะปรับปรุง
คุณภาพ ของการทำดัชนี/การขุดเมตาดาต้าใช้
การพัฒนาในข้อความการประมวลผลและความหลากหลายของข้อมูลทางสถิติ
ซึ่งจะช่วยเทคนิค;
• Pre - ประกาศเมตาดาต้า(ที่ใช้เช่น, Dublin
Core หรือบางรายอื่นใช้โครงสร้าง)โดยที่ผู้เขียน/
Publisher เพื่อเปิดใช้งานบริการผู้ให้บริการสามารถเพิ่มเติมได้อย่างแม่นยำ
ซึ่งจะช่วยระบุ class (สเปน)ที่เป็นทรัพยากร
ซึ่งจะช่วย.