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术语的抽取是领域本体构建的基础工作,决定了本体构建的质量.获取的术语除了要求有准确的短语识别率,还要求有较高的术语领域度.本文试图研究一种不依赖于背景语料的术语领域度筛选方法.本文的主要工作集中在两个方面:一是通过统计和规则相结合的方法从领域语料中抽取候选术语(短语),二是提出了通过候选术语的分布度、活跃度以及主题度进行计算的多策略术语抽取方法,并通过实验进行了验证和分析.实验结果表明,在小规模航空航天领域语料库上进行验证性实验后发现,在不大量增加计算时间复杂度的情况下,能够有效提高领域术语抽取的质量,获得令人较满意的结果. 相似文献
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研究从科技论文文本中抽取作者关键词以外的科技术语的方法。因为标引效应问题,单纯选择论文中的关键词作为候选术语会影响术语库的数量和质量,需要考虑从论文文本中抽取术语。现有的大多数术语抽取方法重视采用termhood指标,而忽视unithood指标,针对此问题,在C-value算法的基础上,提出用于生成候选术语的中文术语构词规则和测量术语内部结合强度的unithood指标,实现从论文文本中抽取中文科技术语。以信息资源管理领域的术语抽取为例对提出的方法进行验证,实验结果证明,提出的方法能够有效地抽取领域科技术语,抽取精度较高。 相似文献
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本文介绍了一种基于最大公共子串(Longest Common Substring,LCS)算法的术语抽取方法:按标点符号对领域文档进行切分;抽取切分后的语句片断的所有最大公共子串作为候选术语集;通过停用词过滤、对照领域词筛选和术语嵌套子串筛选等规则进行判别,得到最终的术语集.通过学前教育领域术语抽取的实验,验证了该算法可以有效地抽取中文领域术语:术语抽取平均准确率达84.2%;4～6字符双词术语抽取的效果尤佳,准确率接近100%. 相似文献
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以往的术语抽取研究大多将语言学方法和统计方法分别进行单独的处理,并且只考虑候选术语本身的术语度,而没有考虑候选术语所在句子的术语度对术语抽取性能的影响.本文将语言学方法与统计方法进行并行融合,综合考虑候选术语及其所在语句的术语度,进行基于多层术语度的一体化术语抽取.该研究有两个特色:首先,采用条件随机场模型,能有效融合语言学方法和统计方法,实验结果表明了基于一体化策略的术语抽取方法的有效性;其次,通过语料库比较方法,提出基于多层术语度的术语抽取方法,该方法能抽取多字术语,实验结果表明了利用多层术语度进行术语抽取的有效性. 相似文献
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不借助于任何辞典工具而从Web中自动挖掘出术语的翻译,这是一项有趣且富有挑战性的工作.本文提供了一种基于部分平行Web语料的自动术语翻译方法.首先通过一个术语对,采用Web挖掘技术,获取潜在的匹配模式.接着,在用户对源术语进行翻译时,利用已获取的模式来抽取候选答案集,最后依据评分函数,对候选答案进行排序,并将结果以格式化的形式反馈给用户.本文依据三条层次规则,构造了候选答案的评分函数.实验结果表明,本文所构造的评分函数客观反映了不同匹配模式的不同重要性,且基于部分平行Web语料的方法能够很好地发现源术语的正确翻译,优于现有的技术方案. 相似文献
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专利术语抽取是专利文献信息抽取领域的一项重要任务,有助于专利领域词表的构建,有利于中文分词、句法分析、语法分析等工作的进行。文章通过分析专利术语的特点并制定相应的语料标注规则进行人工标注,采用条件随机场（conditional random fields,CRFs）对标注后的数据进行训练和测试,实现了通信领域的术语抽取。标注方法采用基于字的序列标注,精确率、召回率和F值分别达到80.9%、75.6%、78.2%,优于将词和词性等信息作为特征的方法,表明所提出的专利术语抽取方法是有效的。 相似文献
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[目的/意义]针对中文专利候选术语选取方法存在需要对不同的数据集分别制定不同的模式匹配规则、专利术语抽取准确性不高等问题，本文提出基于依存句法分析的中文专利术语选取方法，以提高中文专利术语抽取准确性。[方法/过程]主要包括依存句法分析、剪枝、生成依存子树等三个主要步骤。首先对中文专利进行依存句法分析，得到依存树，对依存树进行剪枝，去除不符合要求的依存关系，生成依存子树，从中选取连续词串作为候选术语，以抽取中文专利术语。[结果/结论]实验结果表明，与已有的中文专利候选术语选取方法相比，本文提出的基于依存句法分析的中文候选术语选取方法能够有效地提高中文专利术语抽取的准确性。 相似文献
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基于隐马尔科夫模型的中文术语识别研究 总被引：3，自引：1，他引：2
基于对中文文本信息语法构成尤其是词性搭配的概率特征的分析,提出一种基于双层隐马尔科夫模型的中文泛术语识别和提取的思路和系统框架,并实现相关系统,基于训练语料对多个领域的文本信息进行术语提取测试。实验结果表明,所提出的基于隐马尔科夫模型的中文泛术语识别和提取思想具有较好的实践参考意义。 相似文献
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学科领域本体的构建与进化*-以经济学领域本体为例 总被引：7，自引：0，他引：7
概述国内外领域本体构建方法及本体进化的研究现状；介绍以《中国分类主题词表》为基础构建“经济学领域本体”初始版本的基本过程，阐述经济学领域本体进化的基本设想，以及具体进化过程及方法，包括获取进化实验数据集，抽取候选关键词，获得本体新概念，建立概念关联等。 相似文献
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基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统文本分类方法和目前语义分类方法中存在的问题,提出基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型,该模型利用WordNet同义词集与SUMO本体概念之间的映射关系,将文档-词向量空间中的词条映射成本体中相应的概念,形成文档-概念向量空间进行文本自动分类。实验表明,该方法能够极大降低向量空间维度,提高文本分类性能。 相似文献
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针对基于语法的Web服务组合方法仅能从Web服务的行为上进行服务组合的限制，进行在基于语法的Web服务组合过程中整合与Web服务应用相关的领域本体的研究，得到一种基于Ontology的Web服务组合方法。该方法通过从行为上和功能上满足用户对Web服务组合的需求，达到在语义层次上智能化的整合Web服务资源的目标。 相似文献
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[目的/意义]为增强叙词表实用性，需要不断地将领域中出现的新术语更新到叙词表中，更新维护过程中，从时间及词频等角度对新术语分布特征进行探索研究，可以为新术语发现方法提供参考。[方法/过程]基于新术语相关特征，结合对应文档频率在时间点和时间段上的发展分布，通过相关统计分析，研究术语在不同成长时期的分布特征，尤其界定术语在开始期与成长期的分布差异。[结果/结论]实证分析表明新术语一般处于术语发展的成长期，当候选新术语保持正向增长趋势超过一定年限，可以认为该术语同时具有新颖性、时间持续性及术语性特征。基于该分布特征进行领域新术语的识别，结合词表编制专家的判断，该方法在新术语收录判断中具有较高的准确率，且能有效识别实际应用中占比较多的低频词。 相似文献
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Juan Antonio Lossio-Ventura Clement Jonquet Mathieu Roche Maguelonne Teisseire 《Information Retrieval》2016,19(1-2):59-99
Terminology extraction is an essential task in domain knowledge acquisition, as well as for information retrieval. It is also a mandatory first step aimed at building/enriching terminologies and ontologies. As often proposed in the literature, existing terminology extraction methods feature linguistic and statistical aspects and solve some problems related (but not completely) to term extraction, e.g. noise, silence, low frequency, large-corpora, complexity of the multi-word term extraction process. In contrast, we propose a cutting edge methodology to extract and to rank biomedical terms, covering all the mentioned problems. This methodology offers several measures based on linguistic, statistical, graphic and web aspects. These measures extract and rank candidate terms with excellent precision: we demonstrate that they outperform previously reported precision results for automatic term extraction, and work with different languages (English, French, and Spanish). We also demonstrate how the use of graphs and the web to assess the significance of a term candidate, enables us to outperform precision results. We evaluated our methodology on the biomedical GENIA and LabTestsOnline corpora and compared it with previously reported measures. 相似文献