文献类型：期刊文章

作　　者：俞琰[1,2] 赵乃瑄[1]

Yu Yan;Zhao Naixuan(Information Service Department,Nanjing Tech University,Nanjing 210009;Computer Science Department,Southeast University Chengxian College,Nanjing 211816)

机构地区：[1]南京工业大学信息服务部,南京210009 [2]东南大学成贤学院计算机工程系,南京211816

出　　处：《情报学报》

基　　金：国家社会科学基金一般规划项目"大数据时代支持创新设计的多维度多层次专利文本挖掘研究"(17BTQ059)

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：7

起止页码：742-752

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、CSSCI、CSSCI2017_2018、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对目前专利术语抽取中不能有效地过滤一些高频非术语词串和无法正确抽取低频术语的问题,本文提出基于通用词与术语部件的专利术语抽取方法。该方法首先使用通用词作为切分符选取候选术语;再利用与候选术语有相同术语部件的相似候选术语信息,评估候选术语成为术语的可能性。实验结果表明,与传统的方法相比,提出的方法能够有效地提高专利术语抽取的准确度。

关 键 词：专利文献分析  术语抽取 通用词 术语部件  

分 类 号：TP391.1]