领域术语自动抽取方法及研究

术语关系自动抽取方法研究

第３７卷
第２期
计
算机科学来自２１００年２月
ＣｏｐｔｒＳｉｎｅｍｕｅｃｅｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ２１３．Ｆｂ２１ｅ００
术语关系自动抽取方法研究
孙霞王小凤董乐红吴江
（西北大学信息技术与科技学院计算机系西安７０２）１１７
ｔｎａｇｒｔｍｏｉｌｏｉｏｈｃｍｂｎｎｈｄａｔｇｓｏｏｈｎｉｅｂｙｓａｄｐｒｅｔｏｓａｓｒｓｎｅ．ｎｔｉａｇｒｔｍ，ｉｉｇｔｅａｖｎａｅｆｂｔａｖａｅｎｅｃｐｒｎｗａｌｏｐｅｅｔｄＩｈｓｌｏｉｈａｓｂｅｆｔｅｆａｕｅｓｅｔｔｄｆｏｔａｎｎａａａｄａｏｈｒｓｂｅｆｔｅｆａｕｅｓｔａｎｄｂｉｃｉｉａｉｅｕｓｔｏｈｅｔｒｓｗａｓｉｅｒｍｒｉｉｇｄｔ，ｎｎｔｅｕｓｔｏｈｅｔｒｓｗａｒｉｅｙｄｓｒｎｔｍａｍｖｆｎｔｎＴｈｘｅｉｅｔｌｒｓｌｓｓｏｄｔａｈｒｐｓｄｈｂｉｌｏｉｍｌｓｌｙｕｐｒｏｍｓｔｅｎｉｅｕｃｉ．ｅｅｐｒｏｍｎａｅｕｔｈｗｅｈｔｔｅｐｏｏｅｙｒｄａｇｒｔｈａｍｏｔａｗａｓｏｔｅｆｒｈａｖｂｙｓａｇｒｔｍｓａｄｐｒｅｔｏｌｏｉｈｓｗｈｎｔｅｔａｎｎｅｓｓｌａｅｌｏｉｈｎｅｃｐｒｎａｇｒｔｍｅｈｒｉｉｇｓｔｉｍａ１．ＫｅｗｏｄＭａｈｎｅｒｉｇ，ｒｒｌｔｏｘｒｃｉｎ，ａｓｆａｉｎａｇｒｔｍｙｒｓｃｉｅｌａｎｎＴｅｍｅａｉｎｅｔａｔｏＣｌｓｉｉｔｌｏｉｈｃｏ

autophrase 方法

autophrase 方法autophrase 方法：高效文本挖掘与关键词提取技术解析在信息爆炸的时代，如何从海量文本中快速、准确地提取核心信息，成为了众多研究者关注的问题。

autophrase 方法应运而生，为文本挖掘和关键词提取领域带来了新的突破。

本文将为您详细解析autophrase 方法的技术原理和应用实践。

一、autophrase 方法概述autophrase 方法，全称为自动短语提取方法，是一种基于统计机器学习技术的文本挖掘方法。

其主要目标是从大量文本数据中自动识别出有意义的短语，以便更好地理解和分析文本内容。

autophrase 方法在信息检索、自然语言处理、知识图谱构建等领域具有广泛的应用价值。

二、autophrase 方法的技术原理1.分词与词性标注：将原始文本进行分词处理，并对每个词语进行词性标注，以便后续处理。

2.构建词共现矩阵：统计文本中词语之间的共现关系，构建词共现矩阵。

共现关系越紧密的词语，其在文本中的语义关系越密切。

3.短语候选生成：根据词共现矩阵，将共现关系较强的词语组合成短语候选。

4.短语评分：对生成的短语候选进行评分，评分标准包括短语长度、短语内部词语的紧密度、短语的语义信息等。

5.短语筛选与优化：根据评分结果，筛选出具有较高价值的短语，并进行优化处理，如去除冗余短语、合并相似短语等。

6.输出结果：将筛选优化后的短语作为文本的核心信息输出。

三、autophrase 方法应用实践1.信息检索：利用autophrase 方法提取关键词和短语，提高检索系统的准确性和效率。

2.文本分类与聚类：通过提取文本中的核心短语，提高文本分类和聚类的效果。

3.知识图谱构建：从大量文本中提取关键短语，构建知识图谱，为智能问答、推荐系统等应用提供支持。

4.个性化推荐：根据用户的兴趣短语，为用户推荐相关的内容、商品或服务。

四、总结autophrase 方法作为一种高效的文本挖掘与关键词提取技术，在众多领域取得了显著的应用成果。

术语抽取技术研究

摘
要：术语抽取技术是信息处理领域的一项基础性课题，在很多领域也都有很重要的作用。
总结了术语抽取技术的一些代表性的方法，并对各种方法进行了比较和对照，归纳了各种方法
的优缺点，最后指出了目前术语抽取技术的发展趋势。
术语识别方法归纳起来可分为三类：统计学方
域的发展变化。术语抽取对信息检索、信息抽取、数据挖掘、机器翻译、建立领域概念体系等自然语言处理课题的研究，以及了解、把握一个学科领域的发展
现状、来趋向等具有重要的理论和现实意义。未
维普资讯
２０年第３０８期
锄
文献标识码：Ａ文章编号：０９— ５２２０）３ＯＯ —０１０２５（０８０一Ｏ６４中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
术语抽取技术研究
张文静，梁颖红
（东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨１００）５０１
不是很多。对术语的抽取和检索大部分还要依赖国外的研究成果。本目：哈尔滨市青年科学基金支持项目（０５ＦＸ００２０ＡＱＪ２）
作者简介：张文静（９２，，０２１８一）女２０年毕业于东北林业大学，东北林业大学计算机应用技术专业在读研究生，主要从事计算机的术语抽取技术等方向的研究。
（ｃｏｌｆｎｏｍａ￣ａｄＣｍｐｔｎｉｅｒｇＮｏｔｅｓＦｒｓｙＵｉｅｓｙＨａｂｎ１００，ｈａＳｈｏｏＩｆｒｆｎｏｕｅＥｇｅｉ，ｒａｔｏｅｒｎｖｒｉ，ｒｉ５０１Ｃｉ）ｉｒｎｎｈｔｔｎ

服务于词典编纂的特定领域专业术语自动抽取

收到本文时间：０７年１２２０月９日作者简介：安纪霞，硕士研究生。李锡祚，士生导师，硕宋冰，硕士研究生。
（）２请在关闭电脑之前保存这个文档。
表１根据例句（）（）得的Ｎ—ｇｍ候选翻译单元１、２获ｒａ英语 —ｇａｒｍ
Ｐｌａｅａｅｌａｅａｅｅｓｓｖｐｅｓｓｖｄｃｍｅ、ｈｕ、ｏｏｕｎｔｓｔｃｍｐｕｅｔｒ
件” 等。另一个问题是间接相关。间接相关是指等由于单语固定搭配、合词等的影响使得一些并非复直接对应的双语词汇具有很高的同现概率。例如：
汉语Ｎ—ｇｍｒａ
请、闭、闭电脑、关关电
脑、存、档保文
１２１）大连民族学院计算机工程学院大连３０２（
（江西赣西供电公司调度通信中心新余
摘要
双语词典是跨语言信息检索以及机器翻译等自然语言处理应用的基础资源。为了利用双语语料库获取汉英
词典，在对三种常见的基于共现信息的短语对译计算模型进行了研究之后，以对数相似性模型为基础，采用迭代策略实现了翻译词典获取。实验表明，该方法能够有效地提高词典获取的正确率，提高基于语料库的汉英词典编撰效率。关键词平行语料库自动抽取跨语言信息检索双语词典
随着社会的发展，业领域新词不断涌现，专手的语料进行中文分词处理，利用停用词把句子分割工编纂词典的方法已经无法及时满足需求。通过成组块，后再在组块范围内进行Ｎ—ｇａ的抽然ｒｍ大规模语料来自动或半自动获取双语词典成为一取，即把每个词及其在组块内相邻的Ｎ个词的组合

研究报告自动抽取

研究报告自动抽取
研究报告的自动抽取，是指通过计算机技术，实现对研究报告的自动摘要生成。

在传统的研究报告阅读中，读者通常需要阅读整篇报告，耗费大量时间和精力，才能了解报告中的关键信息。

而自动抽取技术则可以帮助读者快速获取报告中的关键内容，大大节省了时间和努力。

自动抽取技术主要基于自然语言处理和机器学习的方法，实现对报告的内容理解和信息提取。

首先，通过文本预处理，将研究报告中的信息进行规范化和结构化，以便计算机能够理解和处理。

然后，利用自然语言处理的技术，对报告中的语句进行分析和理解，识别出其中的关键信息。

最后，通过机器学习的方法，根据关键信息的重要程度和相关性，生成报告的摘要。

自动抽取技术在研究报告的阅读和分析中具有重要意义。

首先，它可以帮助读者快速获取报告中的关键信息，提高阅读效率。

其次，通过自动抽取技术，可以对大量的研究报告进行快速筛选和分析，帮助研究者快速了解和掌握相关领域的最新进展。

此外，自动抽取技术还可以应用在信息检索和知识管理等领域，为用户提供更加精准和便捷的信息服务。

但是，目前的自动抽取技术还存在一些问题和挑战。

首先，报告的结构和语言多样化，给自动抽取带来了一定的困难。

其次，领域专业性和术语的理解需要大量的训练数据和领域知识支持。

此外，摘要的生成需要考虑信息的完整性和准确性，而这在自动抽取中依然存在一定难度。

未来，我们可以通过进一步研究和改进，提高自动抽取技术的准确性和可靠性，扩大其应用范围和效果。

同时，结合领域专家的知识和经验，将人工智能与人类智慧相结合，进一步提高自动抽取技术的效果和实用性。

一种中医名词术语自动抽取方法

出一个领域术语模型，然后利用该模型进行术语抽取。选择《医类案》为中医领域文本进行术名作
语抽取实验，得了较好的效果，确率为８．１，回率为８．４，值为８．６。取准３１％召１０％Ｆ一２０％关键词：语抽取；件随机场；征量化；中医领域文本术条特
ｍａｋｎｒｉｇ，ｑｕｎｉａｅｈｈｒｃｅｓｏｅｄｔｒｉｔｂｔｏｓｔｅｒｉｉｇｈｒｃｅｓｌｖｒｇｓｔｅＣＲＦａｔｔｔｓｔｅｃａａｔｒｆｆｌｅｍｄｓｒｕｉｎａｈｔａｎｎｃａａｔｒ，ｅｅａｅｈｉｉｔｏｋｔｔｅｅａｅａｆｅｄｔｒｏｌｉｏｇｎｒｔｌｅｍｍｏｄｌａｄｕｅｈｏｅｏｅｄｔｒｅｔａｔｏｉｅｎｓｓｔｅｍｄｌｆｒｆｌｅｍｘｒｃｉｎ．ＷｉｈＣｌｓｉｅｅｉａｉｔａｓｆｄＭｄｃｌｌＲｅｏｄｆＤｉｔｇｉｈｄＰｈｓｃａｓａｔｅｔｍａｅｉｌｃｒｓｏｓｉｕｓｅｙｉｉｎｓｉｓｔｓｔｒａｓ．ｔｅｅｐｅｉｅｔｒｓｔｎ８．１ｌｎｈｘｒｍｎｅｕｌｉ３ｓ％ｐｅｉｉｎｒｔｒｃｓｏａｅ．８１０．４％ｒｃｌｒｔｅａｌａｅ．ａｄ８０６％Ｆ．ｅｓｒ．ｎ２．ｍａｕｅ
Ｋｅｏｄ：ｅｅｔｃｏ；ＣｎｉｏａＲｎｏｉｄ（Ｒ）ｅｔｒ；ＣｙｗｒｓｔｍｘｒｔｎｏｄｔｎｌａｄｍＦｅｓＣＦ；ｆａｅＴＭｒａｉｉｌｕ

领域知识的自动抽取研究与应用

领域知识的自动抽取研究与应用如今，机器学习和自然语言处理技术的不断发展，加速了自然语言文本领域知识抽取自动化的进程。

领域知识是领域内专家知道的知识，通常采用特定背景知识，包括专业术语、概念、关系、事件等。

领域知识抽取是指从大量文本中自动化地提取出领域知识，并将其结构化。

领域知识抽取的应用非常广泛，比如情报分析、智能搜索、知识图谱构建等。

而为了实现自动化抽取，需要进行以下步骤：1. 数据收集在抽取之前需要有大量的文本数据，也就是领域相关的文本，比如专业的书籍、论文、新闻报道等。

这些文本需要来源广泛、丰富多样，以便保证抽取到的领域知识的全面性和准确性。

2. 预处理预处理包括分词、词性标注、命名实体识别等操作，这些都是对原始字词进行清理和筛选的过程，保证文本的质量和可读性。

3. 实体抽取在领域知识抽取中，实体抽取是最重要的步骤之一。

实体是指文本中的一个具体事物或对象，比如人、地点、组织机构、事件等。

实体抽取就是从文本中识别、标注这些实体，并给它们分配一个标签进行分类。

4. 关系抽取关系抽取是指识别和抽取文本中实体之间的关系或联系。

比如“某个人在某个地点举办某个活动”，需要从文本中识别出三个实体，并且判断三个实体之间的关系。

5. 事件抽取事件抽取是针对文本中发生的某个事件进行识别和抽取。

事件通常包含一个或多个实体和一个动作或过程，比如“某个演员获得了某个奖项”，需要从文本中识别出演员、奖项和获奖，并将它们连接起来。

6. 结构化将抽取出的领域知识进行结构化，通常采用图谱等方式。

图谱是一种基于节点和关系的数据结构，用来表示实体之间的关系。

抽取出的领域知识可以组成多个节点和关系，每个节点和关系都具有不同的属性，可以方便地进行查询和分析。

自动抽取领域知识的研究一直以来都是NLP领域的热点，近年来，大量的研究和技术进行了应用。

其中，基于机器学习的方法，比如深度学习和强化学习，在领域知识抽取中取得了很好的效果。

基于机器学习的方法，不仅能够高效地抽取领域知识，而且能够判断并识别每个实体之间的关系，从而建立领域知识图谱。

术语提取的常见方法

术语提取的常见方法
术语提取是自然语言处理中的一个重要任务，旨在从文本中识别和提取专业领域的术语。

以下是几种常见的术语提取方法：
基于规则的方法：这种方法依赖于人工制定的规则来识别术语。

这些规则可以基于词形、词义、句法、语义等特征。

然而，这种方法需要大量的人工工作和领域知识，且对于不同的领域或不同的文本，规则可能需要进行调整。

基于统计的方法：这种方法利用统计模型来识别术语。

例如，通过分析词频、词形变化、上下文信息等特征，训练模型来预测可能的术语。

这种方法相对自动化，但需要大量的训练数据，且效果取决于特征的选择和模型的训练。

基于深度学习的方法：随着深度学习技术的发展，许多研究者开始利用神经网络来进行术语提取。

例如，使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等模型，可以捕捉文本中的上下文信息和词义信息，从而更准确地识别术语。

深度学习方法通常需要大量的训练数据和计算资源，但其效果较好，尤其在处理复杂的文本时。

混合方法：结合上述多种方法进行术语提取。

例如，可以结合基于规则的方法和基于统计的方法，或者结合基于统计的方法和基于深度学习的方法。

混合方法通常可以取长补短，提高术语提取的准确率和泛化能力。

在实际应用中，选择哪种方法取决于具体需求、数据量、计算资源和领域知识等因素。

同时，对于任何方法，都需要进行适当的调整和优化，以适应特定的任务和数据。