本文選題：術(shù)語　切入點：層次關(guān)系　出處：《現(xiàn)代圖書情報技術(shù)》2016年01期

【摘要】：【目的】對如何從中文非結(jié)構(gòu)化文本獲取術(shù)語的層次關(guān)系進(jìn)行探討。【方法】從CNKI獲取數(shù)字圖書館學(xué)科領(lǐng)域文獻(xiàn),通過術(shù)語抽取、術(shù)語向量空間模型構(gòu)建、BIRCH算法聚類和聚類標(biāo)簽確定構(gòu)建術(shù)語的語義層次結(jié)構(gòu)�！窘Y(jié)果】構(gòu)建數(shù)字圖書館領(lǐng)域術(shù)語的層次結(jié)構(gòu),并對構(gòu)建結(jié)果進(jìn)行驗證,聚類正確率達(dá)到80.88%,類標(biāo)簽抽取正確率達(dá)到89.71%�！揪窒蕖繉�(gòu)建效果的驗證是通過隨機(jī)抽樣進(jìn)行的,且僅與一種其他構(gòu)建方法進(jìn)行實證比較�！窘Y(jié)論】應(yīng)用BIRCH算法聚類構(gòu)建術(shù)語層次結(jié)構(gòu),該方法與K-means聚類方法相比具有明顯優(yōu)勢,具備較高的執(zhí)行效率和聚類有效性。
[Abstract]:[objective] to discuss how to obtain the hierarchical relationship of terms from unstructured Chinese texts. [methods] to obtain the subject domain literature of digital library from CNKI, and extract the terms from them. The term vector space model is constructed by clustering and clustering tags to determine the semantic hierarchy of the constructed terms. [results] the hierarchical structure of the terminology in the digital library domain is constructed, and the construction results are verified. The correct rate of clustering is 80.88 and the correct rate of class label extraction is 89.71. [limitation] the effect of construction is verified by random sampling. And it is only compared with one other construction method. [conclusion] using BIRCH clustering algorithm to construct term hierarchy, this method has obvious advantages over K-means clustering method, and has higher execution efficiency and clustering effectiveness.
【作者單位】： 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識服務(wù)重點實驗室;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項目“面向?qū)＠A(yù)警的中文本體學(xué)習(xí)研究”(項目編號:BK20130587) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目“我國圖書情報學(xué)科知識結(jié)構(gòu)及演化動態(tài)研究”(項目編號:20620140645)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1659929