本文關(guān)鍵詞：基于SVR模型的中文領(lǐng)域術(shù)語自動(dòng)抽取研究——面向圖書情報(bào)領(lǐng)域

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【摘要】：[目的/意義]術(shù)語是本體的重要組成部分,術(shù)語自動(dòng)抽取是本體自動(dòng)構(gòu)建的基礎(chǔ),文章采用回歸的方法對(duì)未登錄詞進(jìn)行概率(某個(gè)數(shù)值(組合)對(duì)應(yīng)的候選詞集合中術(shù)語的概率)預(yù)測(cè),獲得該詞可能為術(shù)語的概率。[方法/過程]文章結(jié)合語言學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法,通過構(gòu)建術(shù)語庫提取術(shù)語抽取模板來抽取候選術(shù)語,此外,通過引入回歸的方法,將術(shù)語抽取問題轉(zhuǎn)化為對(duì)詞語成為術(shù)語的概率的預(yù)測(cè)問題。[結(jié)果/結(jié)論]提出的方法最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。
【作者單位】： 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量回歸機(jī) 本體構(gòu)建 本體學(xué)習(xí) 術(shù)語抽取
【基金】：國家社會(huì)科學(xué)基金重大招標(biāo)項(xiàng)目“面向?qū)W科領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)信息資源深度聚合與服務(wù)研究”的成果,項(xiàng)目編號(hào):12&ZD221
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 術(shù)語是本體構(gòu)建的基本元素,術(shù)語抽取是本體學(xué)習(xí)中最基本也是至關(guān)重要的一步,在自然語言處理領(lǐng)域(機(jī)器翻譯、信息檢索等)也有著很高的價(jià)值。術(shù)語抽取是從領(lǐng)域文本中自動(dòng)識(shí)別出與領(lǐng)域相關(guān)的有特殊意義的專業(yè)詞匯,術(shù)語主要存在以下兩個(gè)特點(diǎn):1領(lǐng)域性,術(shù)語與某一特定領(lǐng)域相關(guān),表達(dá)

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8 劉颯;專業(yè)領(lǐng)域可比語料的構(gòu)建與評(píng)價(jià)研究[D];南京理工大學(xué);2012年

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