中文领域术语自动获取方法的研究

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中文术语自动抽取是中文信息处理中的一项基础性研究课题，在很多领域都有很重要的作用。如在语言学中的自然语言生成、计算词典编撰学、句法分析、语料库语言学研究等，在自然语言处理领域中的机器翻译、信息检索、文本分类、文本摘要、领域本体等领域中都有广泛地应用，特别是针对领域语料而言，术语抽取的作用显得更加重要。
　　目前，国内有许多学者致力于中文术语的自动提取，也提出了一些有效的方法，但是，总体技术水平还不成熟；又因为中文文字具有粘合性的特点，字与字之间不像英文那样用空格隔开，处理过程比英文复杂的多，所以国外的术语提取方法对于中文术语提取也不太适用。因此，自行研制适合于中文的领域术语自动提取方法，对中文信息处理来说具有十分重要的意义。本文正是在这种背景下，对中文领域术语提取进行了比较深入的研究，提出了一种术语自动提取的方法。本文的主要研究工作包括以下几个方面：
　　第一：总结了术语的各种表现特征，分析了各种术语自动获取方法的特点，并对比分析国内外在术语自动抽取领域的研究成果。
　　第二：在分析空间向量模型和词频的基础上提出了一种改进的TFIDP方法，并以此方法进行领域文本的选取，该方法能够从混合文本中选出某一领域的文本，通过实验证明了该方法的有效性。
　　第三：在分析常用的领域术语提取方法和贝叶斯推理的基础上，将贝叶斯推理引入到领域术语提取中，然后研究了贝叶斯推理过程中所用到的计算公式，最后给出了基于贝叶斯推理的领域术语获取过程，并设计了该方法的核心模块。

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作者
刘成帅;
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作者单位

南京邮电大学;

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授予单位南京邮电大学;
学科计算机软件与理论
授予学位硕士
导师姓名郑彦;
年度 2011
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类文字信息处理;
关键词
中文信息处理; 领域术语; 自动提取方法; 术语提取; 贝叶斯推理; 中文术语; 术语自动抽取; 文本; 分析; 自然语言生成; 自然语言处理; 语言学研究; 空间向量模型; 基础; 过程; 自行研制; 中文文字; 语料; 英文; 研究课题;

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