维吾尔语多词领域术语的自动抽取

多词领域术语抽取是自然语言处理技术中的一个重点和难点问题,结合维吾尔语语言特征,该文提出了一种基于规则和统计相结合的维吾尔语多词领域术语的自动抽取方法。该方法分为四个阶段:1语料预处理,包括停用词过滤和词性标注;2对字串取N元子串,利用改进的互信息算法和对数似然比率计算子串内部的联合强度,结合词性构成规则,构建候选维吾尔语多词领域术语集;3利用相对词频差值,得到尽可能多的维吾尔语多词领域术语;4结合C_value值获取最终领域术语并作后处理。实验结果准确率为85.08%,召回率为73.19%,验证了该文提出的方法在维吾尔语多词领域术语抽取上的有效性。

基于多参数动态时序的技术预测方法与实证研究

为能够更加精细地识别技术发展变化趋势,借鉴统计学中数据分析指标,在对技术研究有关文献与该技术发展变化关系进行分析的基础上,通过技术主题提取、模型构建与技术预测3个步骤,引入平均值、波动区间、波幅时长3个模型参数,提出利用技术主题词频差值反映一定时间区间内技术发展变化特征的多参数动态时序技术预测模型,并将该模型方法应用于挥发性有机物处理技术领域的技术预测,提取得到8个技术主题,识别出热分解技术是其中的重点技术,结合该领域研究和发展实际,证明该模型方法可行、有效。