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摘要:
提出了一种自动构造特定领域本体的方法,该方法应用术语抽取和多重聚类技术.在术语抽取阶段,通过术语在专业语料与背景语料中出现概率的对比,采用LLR公式对术语进行评分,取得了更好的抽取效果.在层级关系发现过程中,采用上下文共现信息结合HowNet中词语的语义相似度,进行术语间相似度度量,力求获得术语间最合理的相关状况.同时改进了k-medoids聚类算法,更准确地发现术语的层级关系,进而构造出特定领域的本体.
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文献信息
篇名 特定领域本体自动构造方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 本体 LLR 术语抽取 聚类 k-medoids
年,卷(期) 2007,(22) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 235-237
页数 3页 分类号 TP391.43
字数 3950字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.22.081
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 何婷婷 华中师范大学计算机科学系 71 1176 21.0 32.0
2 张小鹏 华中师范大学计算机科学系 2 41 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
本体
LLR
术语抽取
聚类
k-medoids
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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