【摘 要】
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【目的/意义】针对基于统计特征的短语识别方法存在的噪声问题,提出了融合多策略的短语识别方法。【方法/过程】该方法融合多统计量提取候选短语,并基于停用词表进行初步过滤
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【目的/意义】针对基于统计特征的短语识别方法存在的噪声问题,提出了融合多策略的短语识别方法。【方法/过程】该方法融合多统计量提取候选短语,并基于停用词表进行初步过滤,利用词向量较强的语义表达能力对候选短语进行过滤,以提高短语识别的准确率。在环保领域专利语料上进行实验,利用搜狗新闻语料与中文专利数据训练词向量库进行短语识别优化。【结果/结论】该方法对于语料规模较小以及阈值较低的结果过滤还有待进一步研究。实验结果表明,融合深度学习的方法提高了短语识别的准确率。
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