【摘 要】
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首次提出利用URL-Key进行领域术语识别的方法。以URL作为媒介,借助已知URL-Key的领域性来判断未知领域候选术语的领域性。首先,借助互联网中已有的人工分类领域URL,根据URL-K
【机 构】
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北京工业大学软件学院,北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671070)和国家语言文字工作委员会重点项目(ZDI135-53)资助
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首次提出利用URL-Key进行领域术语识别的方法。以URL作为媒介,借助已知URL-Key的领域性来判断未知领域候选术语的领域性。首先,借助互联网中已有的人工分类领域URL,根据URL-Key在各领域汇总使用的频度,采用基于方差的领域URL-Key识别方法,构建领域URL-Key词表;然后,利用伪反馈技术,收集候选领域词检索得到的URL结果集,根据URL结果集构建候选领域术语的URL-Key特征向量;最后,利用SVM对候选领域术语进行提取。在4个领域进行实验,都取得不错的效果。新提出的方法可以有效地解决低
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