基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
领域知识获取一直是文本处理中的关键技术.文中提出了一种基于大规模语料通过机器学习自动获取领域词汇的方法.这种方法独立于特定的领域,具有较好的移植性.文中扼要介绍了相关背景,详细阐述了该方法的实现,选取了两个领域的语料进行了实验,并对实验的结果进行了分析.
推荐文章
基于语法的情感词汇自动获取
情感词汇
词汇自动获取
情感计算
条件随机域
基于百度百科的农业专业词汇自动获取方法研究
百度百科
农业词汇获取
领域知识
词汇知识获取及语义计算平台的构建
知识获取
语义计算
自然语言处理
知识库
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 领域词汇自动获取的研究
来源期刊 微机发展 学科 工学
关键词 机器学习 术语提取 中文信息处理
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 148-150
页数 3页 分类号 TP181
字数 3796字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.08.047
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 樊孝忠 北京理工大学信息科学技术学院 127 2336 26.0 43.0
2 凌祺 北京理工大学信息科学技术学院 1 14 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (38)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (14)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (89)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2010(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2011(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2012(11)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(9)
2013(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2014(12)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(12)
2015(16)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(16)
2016(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2017(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2018(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2019(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
机器学习
术语提取
中文信息处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导