术语集中承载特定领域的核心知识,术语的自动抽取能够辅助人们便捷地获得和积累该领域知识,而双语术语更是兼有两种语言的映射关系,因此双语术语自动抽取在自然语言处理中的机器翻译、信息检索、双语词典生成等领域都有重要的应用。随着海量数据时代到来,基于统计的术语抽取逐渐成为研究的热点,特别是利用机器学习的方法进行术语的自动抽取已取得较好的效果。本文在手工构建的双语术语标注语料基础上,采用条件随机场分别进行中英双语术语的自动抽取,并根据本文提出的基于语义预测的双语术语相似度算法计算已抽取的双语术语间的相似度,从而完成双语术语的抽取。本文的主要工作是:面向中英双语专利总结术语特征并归纳术语标注规则,以区分术语与其它词语;在该规则指导下,手工标注中英双语专利中的术语以构建双语术语标注语料;在术语标注语料的基础上,利用条件随机场分别训练双语术语抽取模型,并进行特征选择、标记位选择、特征模板选择等实验,以选择抽取效果较好的训练模型;实验结果证明,引入领域特征和使用三字位标记有效地改善术语抽取效果,中文术语抽取F值达到88.43%,英文术语抽取F值达到87.51%。针对中文术语的缩略和英文术语的词形变化导致词典中双语术语的覆盖率较低,本文提出基于语义预测的双语术语相似度算法计算已抽取的双语术语间的相似度,据此进行双语术语对齐,双语术语抽取的F值达到91.57%;根据上述算法描述,完成一个模块化,可移植的面向专利的双语术语自动抽取系统,并完成相应实验。