文本特征和复合统计量的领域术语抽取方法

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摘要：中文领域术语的抽取，是文本知识挖掘的重要内容。传统的中文领域术语抽取方法以人工方法为主，显然这种方法费时费力。目前，处于研究阶段的中文领域术语自动化抽取方法主要有：基于字典的方法、基于规则的方法以及基于统计的方法。但由于中文自然语言的复杂性，这些自动化抽取方法都存在一定的局限性，比如对特定领域的用户字典及规则存在更新速度慢、文本特征考虑不足等，从而导致抽取的效果不佳。针对这一问题，提出了一种基于文本特征和复合统计量的中文领域术语抽取方法，该方法在对中文文档中的词语进行粗粒度筛选后，再综合考虑候选术语的词性、长度、边界词语等文本特征，构造出信息熵和TFIDF等统计量，计算其综合权值，并将综合权值大于设定阈值的候选术语抽取出来，作为最终的领域术语。实验结果表明，该方法在测试语料下，获得了较好的正确率、召回率和F值。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91782X/201704/672837670.html

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关键词：特征和 统计量 cqvip 学术交流 交流学习 中文领域术语 文本挖掘 自然语言处理 文本特征