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【24h】

A symbolic approach to automatic multiword term structuring

机译:自动多词术语构造的一种符号方法

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摘要

This paper presents a three-level structuring of multiword terms basing on lexical inclusion, WordNet similarity and a clustering approach. Term clustering by automatic data analysis methods offers an interesting way of organizing a domain’s knowledge structure, useful for several information-oriented tasks like science and technology watch, textmining, computer-assisted ontology population, Question Answering (Q–A). This paper explores how this three-level term structuring brings to light the knowledge structures from a corpus of genomics and compares the mapping of the domain topics against a hand-built ontology (the GENIA ontology). Ways of integrating the results into a Q–A system are discussed.
机译:本文基于词法包含,WordNet相似性和聚类方法,提出了一个由三级构成的多词术语。通过自动数据分析方法进行的术语聚类提供了一种有趣的方式来组织领域的知识结构,对一些面向信息的任务非常有用,例如科学技术观察,文本挖掘,计算机辅助本体填充,问题解答(Q–A)。本文探讨了这种三级术语结构如何揭示基因组语料库中的知识结构,并比较了领域主题与手工构建的本体(GENIA本体)的映射。讨论了将结果集成到Q-A系统中的方法。

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