领域本体术语的抽取方法研究

被引：8

作者：

张雷瀚 ^{[1
]}

吕学强 ^{[1
]}

李卓 ^{[1
]}

徐丽萍 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

[2] 北京城市系统工程研究中心

来源：

情报学报 | 2014年 / 33卷 / 02期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

本体构建; 术语抽取; 逆向词性规则; 参照语料; 术语领域度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

领域术语是本体构建的基本要素,自动获取高质量的领域术语是构建领域本体的基础。本文提出一种多策略融合的领域术语抽取方法。分析领域术语的语法结构及统计特征,构造术语抽取的逆向词性规则和领域专用停用词表;利用PATTree术语抽取模型和C-value方法获取候选术语;借鉴TF-IDF及参照语料对比思想,从单个文档和领域文档集两个层面计算术语领域度,并依据术语领域度的大小筛选得到领域术语。在经济类语料上的实验结果显示:领域术语的top-100、top-500和top-1500准确率分别达到了94.00%、85.20%和78.47%,与baseline相比,分别提高5%、4.8%和6.2%。

引用

页码：167 / 174

页数：8

共 19 条

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