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基于语言特性的中文领域术语抽取算法
  • 期刊名称:北京理工大学学报
  • 时间:0
  • 页码:308-310
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河南财经学院计算机与信息工程学院,河南郑州450002, [2]北京理工大学计算机学院,北京100081, [3]昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650051
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60863011);国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20050007023)
  • 相关项目:受限域汉语问答系统普适性理论与方法研究
中文摘要:

提出一种基于语言特性的中文领域术语自动抽取算法.集成领域耦合性、领域相关性和领域一致性3种语言特性建立统计模型进行中文领域术语的自动抽取.提出基于困惑度衰减比率的自动评价方法,使用该评价方法对术语抽取算法进行了比较评估.实验结果表明,该算法与基于互信息和似然度的方法相比,在准确率和召回率方面都有较大提高.

英文摘要:

An algorithm for Chinese domain term extraction based on language feature is proposed. Domain terms in Chinese have three features, domain cohesiveness, domain relevancy and domain consensus. The algorithm to extract domain term integrates three statistical models which compute domain cohesiveness, domain relevancy and domain consensus respectively. Experimental results show that the algorithm has higher precision and recall than the method based on mutual information and log-likelihood. An automatic evaluation method based on perplexity attenuation ratio is proposed, and the above algorithms are measured by the automatic evaluation method.

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