采用改进重采样和BRF方法的定义抽取研究

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摘要：为了从专业领域语料中发现并获取所有的专业术语定义,该文提出了使用分类方法进行专业术语定义抽取的方法。该文采用一种基于实例距离分布信息的过采样方法,将其与随机欠采样方法结合用以建立平衡训练语料,并使用BRF（Balanced Random Forest）方法来获得C4.5决策树的聚合分类结果。该方法获得了最好65%的F1-measure成绩和78%的F2-measure成绩,超过了仅使用BRF方法取得的成绩。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96983X/201103/37816755.html

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关键词：Balanced Measure balance random Forest 自然语言处理 术语定义 定义抽取 文本分类 重采样