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1.
提出一种新的政务本体术语自动抽取的方法。首先通过中文分词技术和单字合并法提取政务文本中的词作为候选术语;通过C-value求解法和TF-IDF算法对候选术语进行过滤抽取,从而实现政务领域术语的自动抽取。通过实验比较,发现该方法在不影响领域术语抽取召回率的同时可以提高抽取术语的正确率。 相似文献
2.
从题名抽取关键词,把题名作为基于本体自动分类的文本主体,实现海量科技论文高效、精准地分类,已经成为图书馆事业发展的重要课题。本文利用文本内部词汇的语义关联特性,在高频词和隐含主题两个不同粒度层面,构建了基于BTM模型的题名信息自动分类方法：首先从细粒度层面进行词频统计,提取领域高频词;随后从粗粒度层面进行BTM模型分析,得到主题关键词;之后,将两者去重合并获得领域核心词集;最后,利用SVM算法进行文本分类。该方法有效地实现了知识的快速聚类和关联自动分类,为用户提供了满意度更高的知识发现及相关扩展服务。 相似文献
3.
在海量信息的背景下,用户画像是实现对用户精准推荐服务的有效工具。科技信息用户画像的关键环节是根据用户关注的文献信息进行主题词抽取。文献主题词抽取的质量直接影响用户画像以及基于用户画像的内容推荐的精准度。鉴于目前常用的文献主题词抽取方法存在高维特征表征稀疏、泛化能力差、易用性受限等问题,提出基于文本共现词分析与TextRank算法的主题特征抽取方法。用该方法对农业科技信息平台用户关注和浏览的文献数据进行主题抽取,将获得的核心特征词作为用户画像的标注主题词,并据此构建用户主题推荐表达式进行文献推荐效果验证。结果显示,采用该方法的文献推荐准确率为93.3%,显著优于高频词法（70.4%）、共现词分析法（74.1%）和TextRank算法（77.8%）,表明改进的文献主题词抽取方法在农业信息用户画像及信息推荐服务中具有很好的应用前景。 相似文献
4.
中英文混合术语可作为未登录词处理、加权处理和歧义消解等的辅助信息,并有助于提高中文信息处理的质量。依据长度递减与串频统计思想,本文提出了一种中英文混合术语的抽取方法。该方法不需要词典,不需要事先进行语料库的学习,不需要建立字索引,而是依靠统计信息,抽取出支持度大于等于阈值的中英文混合术语。该算法能够有效地抽取出文本中新涌现的通用词、专业术语及专有名词。实验显示该方法不受语料限制,能够快速、准确地进行中英文混合术语的抽取。 相似文献
5.
基于长度递减与串频统计的文本切分算法 总被引：5，自引：4，他引：5
提出了一种基于汉字串频度及串长度递减的中文文本自动切分算法。采用长串优先匹配法,不需要词典,不需要事先估计字之间的搭配概率,不需要建立字索引,利用串频信息可以自动切分出文本中有意义的汉字串。该算法能够有效地切分出文本中新涌现的通用词、专业术语及专有名词,并且能够有效避免具有包含关系的长、短汉字串中的短汉字串的错误统计。实验表明,在无需语料库学习的情况下,该算法能够快速、准确地切分出中文文档中出现频率大于等于支持度阈值的汉字串。 相似文献
6.
[目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统的词特征抽取方法在聚类结果上具有更好的话题簇识别能力和簇描述能力。 相似文献
7.
从信息分析的实际需求出发,对与电动汽车相关的5 405条专利数据进行术语抽取、生僻术语识别和字段比较研究。结果显示关键短语抽取的方法可行,互信息抽取的术语所在文档的平均文档长度更接近集合的平均文档长度;摘要和First Claim字段的术语存在一定差别,但对分类或聚类同等重要;生僻术语识别算法能够发现生僻词和高频词的对应关系。研究结论可以为专利文本挖掘和专利信息分析提供结果和方法,并为信息分析工作提供所需的参考术语。 相似文献
8.
基于领域中文文本的术语抽取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
在ICTCLAS词典分词的基础上,利用串频最大匹配算法从中文专利文本中抽取候选术语,再利用TF-IDF算法得到相关特征项的权重,经过筛选后得到最终概念术语。最后,抽取部分样本数据进行实验,并对结果进行分析。 相似文献
9.
中文文本关键词自动抽取方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
随着信息技术的发展,中文电子文本信息资源正以惊人的速度急剧增长.文本自动处理技术,通过自动组织海量文献信息资源,能够为用户提供简易有效的信息检索服务.关键词自动抽取是文本自动处理的基础和核心.汉语的特殊性加剧了中文文本关键词自动抽取的难度.本文提出了一种基于N-gram权重计算和关键词筛选算法的中文文本关键词自动抽取方法.该方法不依赖特定的数据集和中文分词技术,可以有效地抽取出任意单篇文本的关键词,而且通过参数调整,应用系统可以灵活地控制标引深度和标引专指度.实验表明,该方法简单、快速、断词错误率低,标引性能明显优于基于中文分词和TF/IDF的方法,可以满足大规模文本的在线处理要求. 相似文献
10.
基于文献标题词汇共现获取词间关系研究 总被引：6，自引：1，他引：5
通过词汇在文献里共现特征分析,可以为人工确定词间关系起到指引和减轻工作量的作用。文章具体使用水利水电领域专业词汇,通过在重庆维普核心科技期刊数据库中的共现频次和共现率的统计分析,以“水电站”与其他高频词组合检索,统计词频、共现频次以及共现率,结果认为,词频、共现频次、共现率等信息对人工确定词间关系具有指导意义,并且讨论了可能存在的问题及解决办法。 相似文献