Sistema de clasificación de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos
Los códigos alfabéticos de una o dos letras de la clasificación solo emplean una gama limitada de rangos de letras: QS-QZ y W-WZ. Esto permite que el sistema NLM coexista y pueda usarse de manera conjunta de cara a los estándares, ya que ninguno de esos rangos se utiliza en el sistema de la Biblioteca del Congreso. Sin embargo, hay tres códigos preexistentes en el sistema de la biblioteca del congreso que se superponen con el de la Biblioteca Nacional de Medicina: "Anatomía Humana" (QM), "Microbiología" (QR) y "Medicina" (R). Para evitar más confusión, estos tres códigos no se utilizan en la clasificación de la Biblioteca Nacional de Medicina.
Aprendizaje de clasificación
Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido.