基于词向量和条件随机场的领域术语识别方法

发布时间：2017-09-16 07:09

  本文关键词：基于词向量和条件随机场的领域术语识别方法

  更多相关文章： 词向量 条件随机场 术语识别 相似度特征

【摘要】：针对基于统计特征的领域术语识别方法忽略了术语的语义和领域特性,从而影响识别结果这一问题,提出一种基于词向量和条件随机场(CRF)的领域术语识别方法。该方法利用词向量具有较强的语义表达能力、词语与领域术语之间的相似度具有较强的领域表达能力这一特点,在统计特征的基础上,增加了词语的词向量与领域术语的词向量之间的相似度特征,构成基于词向量的特征向量,并采用CRF方法综合这些特征实现了领域术语识别。最后在领域语料库和Sogou CA语料库上进行实验,识别结果的准确率、召回率和F测度分别达到了0.985 5、0.943 9和0.964 3,表明所提的领域术语识别方法取得了较好的效果。
【作者单位】： 大连海洋大学信息工程学院;辽宁省海洋信息技术重点实验室(大连海洋大学);大连海洋大学经济管理学院;
【关键词】： 词向量 条件随机场 术语识别 相似度特征
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言领域术语识别是自然语言处理领域的关键任务,对数据挖掘、信息检索、机器翻译等方面的研究和应用有重要的意义,引起了国内外学者们的关注[1]。吴海燕[2]利用互信息对旅游领域术语识别问题进行研究;李丽双等[3]利用信息熵和词频变化对汽车领域的术语进行抽取。这类方法主

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本文编号：861592