本文選題：自然語(yǔ)言處理　切入點(diǎn)：術(shù)語(yǔ)抽取　出處：《哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)抽取中含字長(zhǎng)度較大的術(shù)語(yǔ)被錯(cuò)誤切分的問題,本文提出一種基于術(shù)語(yǔ)長(zhǎng)度和語(yǔ)法特征的統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)抽取方法。本方法在利用機(jī)器學(xué)習(xí)抽取候選術(shù)語(yǔ)時(shí),加入基于術(shù)語(yǔ)長(zhǎng)度和語(yǔ)法特征的約束規(guī)則;在使用統(tǒng)計(jì)方法確定候選術(shù)語(yǔ)的領(lǐng)域性時(shí),充分考慮詞長(zhǎng)比這一概念的重要性,將其作為判斷術(shù)語(yǔ)領(lǐng)域性的重要權(quán)值。實(shí)驗(yàn)表明,提出的方法能夠正確抽取含字長(zhǎng)度較大的領(lǐng)域術(shù)語(yǔ),抽取結(jié)果的準(zhǔn)確率和召回率相比以往的方法有所提高。
[Abstract]:In this paper, a statistical domain term extraction method based on term length and grammatical features is proposed to solve the problem of incorrect segmentation of large word length terms in domain term extraction, in which candidate terms are extracted by machine learning. A constraint rule based on term length and grammatical features is added. The importance of the concept of word length ratio is taken into account in determining the domain of candidate terms by using statistical methods. The proposed method can correctly extract the domain terms with large word length, and the accuracy and recall rate of the extraction results are improved compared with the previous methods.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺與系統(tǒng)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津理工大學(xué)天津市智能計(jì)算及軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71501141,61301140) 天津市科技特派員項(xiàng)目(15JCTPJC63800)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1618029