【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学技术信息研究所,数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）
【基金项目】
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中国科学技术信息研究所预研项目“基于内容和链接的学术社交网络分析”(YY201221);“十二五”国家科技支撑计划项目“面向外文科技知识组织体系的大规模语义计算关键技术研究”(2011BAH10804)“基于STKOS的知识服务应用示范”(2011BAH10B06);中国人民大学明德学者科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)“知识工程背景下信息资源管理术语构建方法研究”项目(10X
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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。
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