TValue术语抽取法

被引：4

作者：

刘胜奇

朱东华

机构：

[1] 北京理工大学管理与经济学院

来源：

情报学报 | 2013年 / 32卷 / 11期

关键词：

术语抽取; 术语识别; 能源行业; 数据挖掘; 技术监测;

D O I：

暂无

中图分类号：

G203 [信息资源及其管理];

学科分类号：

1204 ; 1402 ;

摘要：

提出TValue术语抽取法。为提高召回率,将词性固定搭配规则改为首尾词性规则。为提高准确率,设计首尾词性度、词长度;用中间最短母串修正母串对子串的影响,提出独立度;改进名词计分法为停用度;用语料中文档k外的文档集代替Weirdness的对比领域,提出重要度。基于三个假设:术语库具代表性、文档可交换、文档中术语可交换,构建了TValue术语抽取法。首先,基于首尾词性规则进行词串抽取。然后,计算词串的首尾词性度、词长度、独立度、停用度、重要度,以及五属性组合值TValue。最后识别1Value高于术语可信度的词串,来选择获选术语。能源行业的中文术语抽取实验结果表明,该方法可有效的抽取低频术语、非名词术语,准确率约为84.08%,召回率约为94.49%。

引用

页码：1164 / 1173

页数：10

共 35 条

[1] 领域术语自动抽取及其在文本分类中的应用
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