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领域本体术语的抽取方法研究
被引量:
8
1
作者
张雷瀚
吕学强
+1 位作者
李卓
徐丽萍
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2014年第2期167-174,共8页
领域术语是本体构建的基本要素,自动获取高质量的领域术语是构建领域本体的基础。本文提出一种多策略融合的领域术语抽取方法。分析领域术语的语法结构及统计特征,构造术语抽取的逆向词性规则和领域专用停用词表;利用PATTree术语抽...
领域术语是本体构建的基本要素,自动获取高质量的领域术语是构建领域本体的基础。本文提出一种多策略融合的领域术语抽取方法。分析领域术语的语法结构及统计特征,构造术语抽取的逆向词性规则和领域专用停用词表;利用PATTree术语抽取模型和C-value方法获取候选术语;借鉴TF—IDF及参照语料对比思想,从单个文档和领域文档集两个层面计算术语领域度,并依据术语领域度的大小筛选得到领域术语。在经济类语料上的实验结果显示:领域术语的top-100、top-500和top-1500准确率分别达到了94.00%、85.20%和78.47%,与baseline相比,分别提高5%、4.8%和6.2%。
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关键词
本体构建
术语抽取
逆向词性规则
参照语料
术语领域度
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职称材料
题名
领域本体术语的抽取方法研究
被引量:
8
1
作者
张雷瀚
吕学强
李卓
徐丽萍
机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
北京城市系统工程研究中心
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2014年第2期167-174,共8页
基金
国家自然科学基金项目(项目编号:61271304)
北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(项目编号:KZ201311232037)资助
文摘
领域术语是本体构建的基本要素,自动获取高质量的领域术语是构建领域本体的基础。本文提出一种多策略融合的领域术语抽取方法。分析领域术语的语法结构及统计特征,构造术语抽取的逆向词性规则和领域专用停用词表;利用PATTree术语抽取模型和C-value方法获取候选术语;借鉴TF—IDF及参照语料对比思想,从单个文档和领域文档集两个层面计算术语领域度,并依据术语领域度的大小筛选得到领域术语。在经济类语料上的实验结果显示:领域术语的top-100、top-500和top-1500准确率分别达到了94.00%、85.20%和78.47%,与baseline相比,分别提高5%、4.8%和6.2%。
关键词
本体构建
术语抽取
逆向词性规则
参照语料
术语领域度
Keywords
ontology construction
terminology extraction
reverse speech rules
reference corpus
domainrelevance degree
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
领域本体术语的抽取方法研究
张雷瀚
吕学强
李卓
徐丽萍
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2014
8
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