排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 46 毫秒
1
1.
基于C-value与TF-IDF的文献簇主题识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
引文分析是科技情报分析的一种重要方法和技术,特别是建立在共耦合和共被引基础上的引文聚类分析逐渐发展成为科技情报分析中最活跃的研究领域之一.引文聚类分析形成一系列由科技文献组成的文献簇,并不能直接体现出文献簇的主题,因此需要识别这些文献簇的内容特征.本文分析了引文分析中文献簇主题识别的典型方法及局限,提出了结合C-value和TF-IDF算法的文献簇主题识别方法.实验表明,该方法可以充分地利用C-value和TF-IDF算法的优点,对C-value和TF-IDF算法中不合理的地方予以了改进,从而可以更好地应用于引文分析中文献簇的主题识别. 相似文献
2.
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
1