基于词形规则模板的术语层次关系抽取方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

韩红旗  徐硕  桂婕  乔晓东  朱礼军  安小米 《情报学报》2013,32(7)

术语层次关系抽取是领域概念关系体系构建的重要基础.针对目前术语关系抽取中手工实现的问题,提出了基于词形规则模板匹配的术语层次关系抽取方法,实现从科技论文文本中抽取类属关系(IS-A)和整体部分关系(PART-OF)关系.利用复合术语的head和modifier特征,比较两个术语之间存在的边缘共用词汇,构造模板来确定它们之间的IS-A和PART-OF关系;提出泛化度指标,用于测量两个术语在概念层次树上的相对位置;提出相关度概念,用于测量两个术语之间在语义上的相关性.对不存在共用词汇和不匹配模板的术语采用泛化度差值和相关度来判断它们之间是否存在层次关系.实验从信息资源管理领域的论文文本中提取层次关系术语对1306对,准确率达到92.5%,证明提出的方法是有效的.  相似文献   

C-value值和unithood指标结合的中文科技术语抽取     

韩红旗  安小米 《图书情报工作》2012,(19):85-89

研究从科技论文文本中抽取作者关键词以外的科技术语的方法。因为标引效应问题,单纯选择论文中的关键词作为候选术语会影响术语库的数量和质量,需要考虑从论文文本中抽取术语。现有的大多数术语抽取方法重视采用termhood指标,而忽视unithood指标,针对此问题,在C-value算法的基础上,提出用于生成候选术语的中文术语构词规则和测量术语内部结合强度的unithood指标,实现从论文文本中抽取中文科技术语。以信息资源管理领域的术语抽取为例对提出的方法进行验证,实验结果证明,提出的方法能够有效地抽取领域科技术语,抽取精度较高。  相似文献   

K 最短路径算法与应用分析          下载免费PDF全文

付媛  朱礼军  韩红旗 《情报工程》2015,1(1):112-119

为应对日趋庞大的网络规模和复杂的约束条件给解决 k 最短路径问题带来的挑战,同时给 k 最短 路径在图书情报领域的研究提供建议,对研究现状和算法成果进行总结。首先,介绍 k 最短路径问题的 基本概念。其次,对国内外 k 最短路径问题的算法思想和应用领域研究进展进行梳理,算法思想包括偏 离路径算法、删除路径算法、标号算法、智能算法等,主要的应用领域有交通运输、通信网络、电力系统、 图书情报领域等。最后总结 k 最短路径待解决的问题以及未来研究的方向。  相似文献   

科学生产率视角下我国理工学科“双碳”研究现状分析     

韩红旗  马峥  张兆锋  林毅 《科技管理研究》2023,(18):203-210

关注“双碳”学科建设和科技创新中职业学者这一相对稳定的人才队伍，以及作为减碳、降碳、固碳重要科技和工程基础的理工类学科的“双碳”研究发展状况，为学科发展和科技政策制定提供相关依据。从科学生产率视角出发，引入“职业学者”概念，根据文献调研和专家咨询确定11个与“双碳”相关的理工学科，基于期刊学科映射表选择学科重要期刊，通过采取关键词统计、专家经验、分类算法等确定相关论文，并根据发文量特征确定作者中的职业学者，形成可供进一步分析的数据，然后从人员投入、论文产出、知识创新效率3个方面设计指标，分析、对比职业学者群体在各学科领域的发展特征，找出“双碳”科研发展存在的突出问题。结果显示：我国理工类“双碳”科技人才、论文产出在总体上增长较快。职业学者方面，其“双碳”论文产出处于明显的支配地位，是学科新知识的主要贡献者，但其创造新知识的速度与普通作者相比要差一些；其科学生产率也远超过普通学者，且其科学生产率变化一般要显著优于全部作者，只有石油与天然气工程学科是个例外。但同时存在理科发展受阻和环境科学与工程、交通运输工程、石油与天然气工程、矿业工程等4个工科学科知识创新效率下降较快的问题，特别是化学、...  相似文献