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

【摘要】：【目的】對(duì)如何從中文非結(jié)構(gòu)化文本獲取術(shù)語(yǔ)的層次關(guān)系進(jìn)行探討�！痉椒ā繌腃NKI獲取數(shù)字圖書(shū)館學(xué)科領(lǐng)域文獻(xiàn),通過(guò)術(shù)語(yǔ)抽取、術(shù)語(yǔ)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(yǔ)的語(yǔ)義層次結(jié)構(gòu)。【結(jié)果】構(gòu)建數(shù)字圖書(shū)館領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)的層次結(jié)構(gòu),并對(duì)構(gòu)建結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)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�(duì)構(gòu)建效果的驗(yàn)證是通過(guò)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(shí)證比較�！窘Y(jié)論】應(yīng)用BIRCH算法聚類構(gòu)建術(shù)語(yǔ)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(shì),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(shí)服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“面向?qū)＠A(yù)警的中文本體學(xué)習(xí)研究”(項(xiàng)目編號(hào):BK20130587) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目“我國(guó)圖書(shū)情報(bào)學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)及演化動(dòng)態(tài)研究”(項(xiàng)目編號(hào):20620140645)的研究成果之一
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1659929