【摘 要】
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针对领域概念术语提取过程中特征项来源于人工获取领域文本集以及特征项抽取的准确性不高的问题,提出一种特征项自动抽取方法。首先利用第三方接口从文献资源库中获取大量领
【机 构】
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四川师范大学计算机科学学院,四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室
【基金项目】
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全国教育科学规划项目国家青年基金项目（CCA100176）, 四川省教育厅科研基金项目（09ZC080）
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针对领域概念术语提取过程中特征项来源于人工获取领域文本集以及特征项抽取的准确性不高的问题,提出一种特征项自动抽取方法。首先利用第三方接口从文献资源库中获取大量领域文本集,并对其进行段落分析,在文本预处理阶段提出一种改进的无词典分词方法进行二次分词,结合TFIDF,开方检验,信息增益及词汇位置权重方法进行特征项抽取。实验结果表明,该方法能实现特征项自动化抽取,且准确性较高
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