【摘 要】
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针对领域术语抽取中含字长度较大的术语被错误切分的问题,本文提出一种基于术语长度和语法特征的统计领域术语抽取方法。本方法在利用机器学习抽取候选术语时,加入基于术语长
【机 构】
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天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71501141,61301140）, 天津市科技特派员项目（15JCTPJC63800）
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针对领域术语抽取中含字长度较大的术语被错误切分的问题,本文提出一种基于术语长度和语法特征的统计领域术语抽取方法。本方法在利用机器学习抽取候选术语时,加入基于术语长度和语法特征的约束规则;在使用统计方法确定候选术语的领域性时,充分考虑词长比这一概念的重要性,将其作为判断术语领域性的重要权值。实验表明,提出的方法能够正确抽取含字长度较大的领域术语,抽取结果的准确率和召回率相比以往的方法有所提高。
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