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摘要： ［目的／意义］旨在解决传统图书文本人工分类耗时耗力的问题，以及深度学习算法无法良好处理更新图书文本资源的分类问题。［方法／过程］提出了一种基于增量学习的图书文本分类方法，先利用现有图书资源创建标准文本分类模型，再采用增量学习方法修改模型，使其能够不断地帮助模型学习到新增的图书类别。［结果／结论］研究实验表明，增量式图书文本分类算法可以不断学习新增图书文本类别知识，且维持分类准确率91%以上。该方法有效解决了图书馆文本分类个数有限的问题，有助于图书资源管理进一步推广与应用。
