文献类型：期刊文章

作　　者：俞琰[1,2] 陈磊[1] 姜金德[3] 赵乃瑄[1]

Yu Yan;Chen lei;Jiang Jinde;Zhao Naixuan(Information Service Department,Nanjing Tech University,Nanjing 210009;Computer Science Department,Chengxian College,Southeast University,Nanjing 211816;School of Business,Nanjing Xiaozhuang University,Nanjing 211171)

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 [3]南京晓庄学院商学院,南京211171

出　　处：《图书情报工作》

基　　金：教育部人文社会科学规划项目“大数据时代技能知识图谱构建研究”(项目编号:16YJAZH073);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”(项目编号:17BTQ059)研究成果之一

年　　份：2019

卷　　号：63

期　　号：18

起止页码：109-118

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的/意义]针对中文专利候选术语选取方法存在需要对不同的数据集分别制定不同的模式匹配规则、专利术语抽取准确性不高等问题,本文提出基于依存句法分析的中文专利术语选取方法,以提高中文专利术语抽取准确性。[方法/过程]主要包括依存句法分析、剪枝、生成依存子树等三个主要步骤。首先对中文专利进行依存句法分析,得到依存树,对依存树进行剪枝,去除不符合要求的依存关系,生成依存子树,从中选取连续词串作为候选术语,以抽取中文专利术语。[结果/结论]实验结果表明,与已有的中文专利候选术语选取方法相比,本文提出的基于依存句法分析的中文候选术语选取方法能够有效地提高中文专利术语抽取的准确性。

关 键 词：术语抽取 依存句法分析 中文候选术语选取  

分 类 号：G202]