| 自动术语识别存在的问题及发展趋势综述 |
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| 引用本文： | 祝清松,冷伏海.自动术语识别存在的问题及发展趋势综述[J].图书情报工作,2012,56(18):104-109. |
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| 作者姓名： | 祝清松 冷伏海 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院国家科学图书馆 北京 100190;2. 中国科学院研究生院 北京 100049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“科技创新演化分析理论与方法研究”(项目编号:70873123)研究成果之一 |
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| 摘 要： | 自动术语识别对于以内容分析为主的情报研究具有重要作用。在目前研究的基础上,重点分析自动术语识别存在的问题,包括词性过滤难以兼顾召回率和准确率、单词术语和低频术语的识别未引起足够重视、术语识别领域相关性有待加强等。最后阐述自动术语识别的多特征融合、机器学习方法、高质量和高隶属度的领域术语识别、新术语识别、语义识别等发展趋势。
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| 关 键 词： | 自动术语识别 术语抽取 存在问题 发展趋势 |
| 收稿时间： | 2012-03-26 |
| 修稿时间： | 2012-06-25 |
Existing Problems and Developing Trends of Automatic Term Recognition |
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| Zhu Qingsong,Leng Fuhai.Existing Problems and Developing Trends of Automatic Term Recognition[J].Library and Information Service,2012,56(18):104-109. |
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| Authors: | Zhu Qingsong Leng Fuhai |
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| Institution: | 1. National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190;2. Graduate University, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049 |
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| Abstract: | Automatic term recognition(ATR) plays an important role in information research based on content analysis. According to the current studies on ATR,the paper raises some questions about ATR including precision and recall problems caused by pre-and-post filtering,single-word and low frequency term recognition,low field relevance. The paper also provides some trends about ATR including multi-features fusion,machine learning methods,high-quality and high-relevance field term recognition,new term recognition,semantic recognition and so on. |
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| Keywords: | automatic term recognition term extraction existing problems developing trends |
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