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提出一种新的政务本体术语自动抽取的方法。首先通过中文分词技术和单字合并法提取政务文本中的词作为候选术语；通过C-value求解法和TF-IDF算法对候选术语进行过滤抽取，从而实现政务领域术语的自动抽取。通过实验比较，发现该方法在不影响领域术语抽取召回率的同时可以提高抽取术语的正确率。 相似文献
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专利技术术语的抽取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对专利中缺少技术关键词的问题,在对主要的术语抽取方法研究的基础上,引入C-value方法,修改了术语构词规则和术语度(termhood)计算公式,用PC-value值测量一个词语的术语度,提出了专利技术术语抽取的流程模型,实现了从专利中抽取技术术语.该模型分为四个阶段:①分词和词性标注; ②运用语言学规则取得可能术语列表; ③计算词语的术语度值,取得候选术语列表; ④领域专家评估并确定术语.实验结果证明,提出的方法能很好地抽取中文专利技术术语,在长术语的抽取和抽取精度上比C-value方法更具有优势. 相似文献
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基于词形规则模板的术语层次关系抽取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
术语层次关系抽取是领域概念关系体系构建的重要基础.针对目前术语关系抽取中手工实现的问题,提出了基于词形规则模板匹配的术语层次关系抽取方法,实现从科技论文文本中抽取类属关系(IS-A)和整体部分关系(PART-OF)关系.利用复合术语的head和modifier特征,比较两个术语之间存在的边缘共用词汇,构造模板来确定它们之间的IS-A和PART-OF关系;提出泛化度指标,用于测量两个术语在概念层次树上的相对位置;提出相关度概念,用于测量两个术语之间在语义上的相关性.对不存在共用词汇和不匹配模板的术语采用泛化度差值和相关度来判断它们之间是否存在层次关系.实验从信息资源管理领域的论文文本中提取层次关系术语对1306对,准确率达到92.5%,证明提出的方法是有效的. 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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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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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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基于多策略融合的中文术语抽取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
中文术语抽取是信息抽取、文本挖掘以及知识获取等信息处理任务中的关键技术.相对于单词型术语,词组型术语的识别过程要更加复杂.由于短语中引入了大量非名词性词汇,随之产生了更多种的噪声数据,不仅需要判断短语结构是否完整,还要考虑短语内部词汇的搭配合理性、衡量短语中所负载领域信息量等问题.文中将词组型术语抽取过程中遇到的这三个问题作为切入点,分别使用子串归并、搭配检验和领域相关度计算技术来解决这三个问题,分析词组型术语自身的结构特征以及其在语料中的分布特征,完善词组型术语的抽取任务.实验证实了该方法能够有效提升低频术语和基础术语的排序位置,从而改善了中文词组型术语抽取系统的性能. 相似文献
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主题词与关键词相结合的词表在网络信息处理中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
分析网络环境下传统主题词表和关键词表在文献信息处理中的不足之处，由此提出一种将主题词表和关键词表结合起来，保留各自的特点和优势的新的词表标引与检索方法。 相似文献
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[目的/意义]传统的文献主题提取方法主要是通过关键词、摘要、全文等提取文献的主题内容,使得主题内容不全面或存在"噪音",而从文献内容语义出发,结合引用内容提取文献的主题,能够更加准确地提取出多文档的主题内容。[方法/过程]提出一种面向多文档的基于语义和引用加权的科技文献主题提取算法,利用文献的引用内容和关键词构建Labeled-LDA主题模型,形成文档-主题概率向量,再根据K-means聚类方法聚类文档,提取每类文档集的主题内容。[结果/结论]以PubMed生物医学数据库中的数据作为实验数据,测试该方法的可靠性,结果证明该方法能够准确、全面地提取出多文档的主题内容。 相似文献
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特征词抽取和相关性融合的伪相关反馈查询扩展 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于特征词抽取和相关性融合的伪相关反馈查询扩展算法以及新的扩展词权重计算方法。该算法从前列n篇初检局部文档中抽取与原查询相关的特征词,根据特征词在初检文档集中出现的频度以及与原查询的相关度,将特征词确定为最终的扩展词实现查询扩展。实验结果表明,该方法有效,并能提高和改善信息检索性能。 相似文献
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马晓伟 《图书馆理论与实践》2021,(2):108-117
文章采用多层次作者模型,利用文献计量学的方法对CNKI数据库中2008-2019年图书馆阅读推广相关的CSSCI期刊论文进行多层次作者分析,并对关键词共线与突变及核心作者的论文内容进行分析,得到目前国内该领域的研究热点。最后针对目前该领域研究存在的不足,提出完善该领域研究的建议。 相似文献
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[目的/意义]分析学科主题演化趋势,对科研人员研究学科知识、决策层规划学科布局都有重要意义.相比于词频分析法和共引分析法,共词分析法的优势是能深入文献内部,从微观角度揭示学科主题演化规律.分析中国国内基于共词分析法的学科主题演化研究现状,以期为相关研究人员提供参考和借鉴.[方法/过程]采用人工判读法提炼出基于共词分析法的学科主题演化研究分析流程的5个步骤,并对每个步骤中研究人员使用的策略、分析手段和工具进行归纳总结.[结果/结论]数据集的来源数据库主要有综合类、专门类和引文类等3种,检索策略有基于词、基于期刊和复合检索策略等3种;共词分析对象来源主要为作者关键词,关键词选取主要基于关键词词频、关键词共现词频和前两者相结合3个角度;构建共词矩阵时使用得最多的归一化系数为ochiai系数;最常用的主题演化分析手段为聚类分析和社会网络分析图谱;使用得最频繁的工具为SPSS软件. 相似文献
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本文以SCI和SSCI网络数据库为统计源,对国外网络学术信息资源保存研究的现状进行了文献计量分析,对核心期刊、核心作者等进行了揭示,并对网络学术信息资源保存工作的发展提出了建议。 相似文献
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针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于词间关联规则的查询扩展算法,该算法利用现有挖掘算法自动对前列初检文档进行词间关联挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,从中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能改善和提高信息检索系统的查全率和查准率,具有很高的应用价值,与未进行查询扩展时相比,采用本文查询扩展算法后,平均准确率提高了13.34%,与传统的局部上下文分析查询扩展算法比较,其平均准确率提高了4.87%。 相似文献