基于底表的多层扫描术语自动标注算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于底表的多层扫描术语自动标注算法

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【英文篇名】	Term Auto-tagging Algorithm Based on Base Glossary
【下载频次】	★★★
【作者】	郑泽芝; 敖婷;
【英文作者】	ZHENG Ze-zhi; AO Ting(College of the Humanities; Xiamen University; Xiamen 361005; China);
【作者单位】	厦门大学人文学院; 福建卫生职业技术学院;
【文献出处】	厦门大学学报(自然科学版) , Journal of Xiamen University(Natural Science), 编辑部邮箱 2011年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	术语; 自动标注; 规则; 术语部件;
【英文关键词】	term; auto-tagging; rule; term component;
【摘要】	以学科教材术语语料库建设为目标,实现了一种基于底表的多层扫描术语自动标注算法.该算法首先采用预测性规则模板扫描文本中未登录术语,并进行标注;其次采用最大匹配方法识别出每个可能的候选术语,把每个候选术语看作术语的定位点,扫描其上下文语境,分别调用单位术语规则模板、例外规则、部件规则、部件例外规则、例外校正规则等对扫描结果进行判断,确定候选术语的身份,并进行标注.该方法以规则的预测和限定功能为辅,充分利用了底表术语信息,取得了较高的标注准确率和召回率,开放测试F-指数达到了84%左右.
【英文摘要】	A multi-scanning algorithm based on base glossary was designed for constructing a teaching material term corpus.Firstly,the term auto-tagging process scans and labels terms which match the prediction templates;secondly,finds out every candidate terms with the maximum matching algorithm based on a base glossary,and takes every candidate term as an anchor point,scans the context of the anchor point,calls the unit-term templates,exceptional-correct rules,term component and component exceptional rules in tern t...
【基金】	国家社会科学基金项目(10BYY041); 国家语言资源监测与研究中心资助项目(E080106-02)
【更新日期】	2011-06-22
【分类号】	TP391.1
【正文快照】	术语是构成学科知识的核心内容,学科教育的核心问题就是理解和掌握学科术语以及习惯表达,并最终把这些内容融入学生的语言系统.目前,术语研究少有关于基础教育学科教材定量化系统化的研究,其根本原因是缺乏成规模系统化的术语语料库.建设一定规模的具有研究意义的术语语料库和?

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