基于SVR模型的中文领域术语自动抽取研究——面向图书情报领域

发布时间：2017-07-30 09:01

  本文关键词：基于SVR模型的中文领域术语自动抽取研究——面向图书情报领域

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【摘要】：[目的/意义]术语是本体的重要组成部分,术语自动抽取是本体自动构建的基础,文章采用回归的方法对未登录词进行概率(某个数值(组合)对应的候选词集合中术语的概率)预测,获得该词可能为术语的概率。[方法/过程]文章结合语言学和统计方法,通过构建术语库提取术语抽取模板来抽取候选术语,此外,通过引入回归的方法,将术语抽取问题转化为对词语成为术语的概率的预测问题。[结果/结论]提出的方法最后通过实验验证了其有效性。
【作者单位】： 南京大学信息管理学院;
【关键词】： 支持向量回归机 本体构建 本体学习 术语抽取
【基金】：国家社会科学基金重大招标项目“面向学科领域的网络信息资源深度聚合与服务研究”的成果,项目编号:12&ZD221
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 术语是本体构建的基本元素,术语抽取是本体学习中最基本也是至关重要的一步,在自然语言处理领域(机器翻译、信息检索等)也有着很高的价值。术语抽取是从领域文本中自动识别出与领域相关的有特殊意义的专业词汇,术语主要存在以下两个特点:1领域性,术语与某一特定领域相关,表达

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本文编号：593380