基于概念语义网络的词族挖掘研究

发布时间：2017-09-10 21:05

  本文关键词：基于概念语义网络的词族挖掘研究

  更多相关文章： 叙词表自动构建 词族 概念语义网络 社会网络分析 层次聚类方法 词素后方一致

【摘要】：[目的 /意义]提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率。[方法 /过程]首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、"词素后方一致"方法识别词族的效果。[结果 /结论]结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与"词素后方一致"方法各具优势,可以结合使用,取长补短。
【作者单位】： 上海师范大学信息管理系;
【关键词】： 叙词表自动构建 词族 概念语义网络 社会网络分析 层次聚类方法 词素后方一致
【基金】：国家社会科学基金一般项目“基于语义关联的数字档案资源跨媒体知识集成服务研究”(项目编号:14BTQ073) 上海师范大学校级项目“汉-英跨语言信息检索查询翻译消歧研究”(项目编号:A-3131-12-001002)研究成果之一
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1引言词族是语义相似的词汇集合,是语义工具的基础性构成单元,可直接用于检索扩展,也可以进一步识别其中的词间关系,用于语义控制工具的构建、丰富和更新。词族中的同义词和等级关系词汇在信息检索领域通常被宽泛地统称为同义词或准同义词[1],目前主要有以下几种计算机自动识

【参考文献】

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【共引文献】

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7 朱毅华,侯汉清,沙印亭;计算机识别汉语同义词的两种算法比较和测评[J];中国图书馆学报;2002年04期

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【相似文献】

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本文编号：826608