一种基于加权投票的术语自动识别方法

• 作者: 刘挺 张巍 沈钧毅 游宏梁
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动术语识别 投票算法 信息抽取 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 9-16
• 分类号: TP391
• 字数: 6114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2011.03.002

摘要

术语自动识别目的是获取领域术语表中未登录的规范化词汇,是信息抽取、文本挖掘等领域中的重要任务.近年来,利用统计方法抽取术语取得了一定进展,出现了C-Value、NC-Value、TermExtractor等有效方法.但是,对各种统计指标进行加权投票的方法研究较少.该文首先从大量已知术语中收集术语的词性模板,并借之抽取候选术语,接着利用了统计指标加权投票对这些候选术语进行排序.在IEEE 2006-2007电子工程领域文献上的实验结果表明,加权投票方法比任一单独指标的识别效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈钧毅	西安交通大学电子与信息工程学院	211	4319	32.0	55.0
2	刘挺	哈尔滨工业大学计算机学院	142	4348	34.0	63.0
3	游宏梁	西安交通大学电子与信息工程学院	1	28	1.0	1.0
4	张巍		1	28	1.0	1.0