【摘 要】
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针对专利文献专业术语多、领域广的特点，采用基于领域词典与统计相结合的方法探讨了专利文献的汉语分词问题。利用NC-value算法抽取专业术语，使用条件随机场模型（CRF）提高专业术
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2009JBM027,2010JBZ2007);北京市重点学科共建项目(计算机应用技术);中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放课题(IIP2010-4);北京交通大学人才基金(2011RC034)资助
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针对专利文献专业术语多、领域广的特点，采用基于领域词典与统计相结合的方法探讨了专利文献的汉语分词问题。利用NC-value算法抽取专业术语，使用条件随机场模型（CRF）提高专业术语识别率，提高分词精度。实验结果表明，提出的方法在开放测试下分词的准确率为95．56％，召回率为96．18％，F值为95．87％，大大提高了专利文献的分词精度。
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