【摘 要】
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随着大数据、移动互联网和社交媒体等技术的发展,网络空间中所蕴含的文本数据量呈指数级增长。因此,如何对这些文本数据进行分析并挖掘出有价值的内容（例如术语、实体、关系等）成为当前备受关注的研究领域。其中,从文本集合中抽取出描述某一特定领域（例如生物学、社交等领域）的术语是文本挖掘和信息抽取等领域的关键基础问题和研究热点。本文主要研究内容如下:首先,设计了一个自动术语识别框架,其可以动态扩展现有的自动术
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随着大数据、移动互联网和社交媒体等技术的发展,网络空间中所蕴含的文本数据量呈指数级增长。因此,如何对这些文本数据进行分析并挖掘出有价值的内容（例如术语、实体、关系等）成为当前备受关注的研究领域。其中,从文本集合中抽取出描述某一特定领域（例如生物学、社交等领域）的术语是文本挖掘和信息抽取等领域的关键基础问题和研究热点。本文主要研究内容如下:首先,设计了一个自动术语识别框架,其可以动态扩展现有的自动术语识别方法。该框架从文本数据出发,通过一系列的算子对数据进行处理、分析之后自动识别出术语。该框架中的算子包括数据预处理算子、网络构建算子和异常子图检测算子。其次,针对现有的自动术语识别方法不能同时满足通用性和准确率的要求,提出了一种新的基于异常子图检测的自动术语识别模型ATRSD。这种模型可以有效地结合多种现有的自动术语识别方法并融合术语之间的语义关系,其在保证通用性的前提下,能有效提高自动术语识别的准确率。其中针对异常子图检测方法不能保证返回的子图质量的问题,提出了一种新的图转化成树的方法,并从理论上证明了该方法的合理性。最后基于现有的司法裁判文书数据对自动术语识别框架进行了实证分析,从包含有16种案由的司法裁判文书中抽取了司法领域不同案由的相关术语,证明了该自动术语识别框架的有效性。综上,本文成功将异常子图检测算法和自动术语识别方法相结合,为现有的自动术语识别提供了新的思路,提出的自动术语识别框架能为多个领域的自动术语识别任务提供支持。
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