本文選題：機構(gòu)名簡稱提取 + 機構(gòu)名全稱提取�。� 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：搜索引擎在處理全稱和簡稱的對應(yīng)關(guān)系時,以往只能通過人工添加,造成簡稱遺漏、搜索結(jié)果召回率低等問題。為此,提出了一種自動獲取機構(gòu)全稱和簡稱的方法。根據(jù)域名地址獲取機構(gòu)網(wǎng)站首頁源代碼,從中提取相應(yīng)機構(gòu)全稱,再結(jié)合機構(gòu)名上下文特征詞集合從中提取候選簡稱,最后計算候選簡稱與全稱的相似度確定最終簡稱。通過對1 287個組織機構(gòu)網(wǎng)站的實驗,全稱提取正確率達93.9%,簡稱召回率和正確率分別達85.3%和90.8%,實驗表明該方法效果良好。
[Abstract]:When the search engine deals with the corresponding relationship between full name and abbreviation, it can only be added manually in the past, resulting in short name omission, low recall rate of search results, and so on.Therefore, an automatic method for obtaining the full name and abbreviation of the mechanism is proposed.According to the source code of the first page of the website of the agency, the full name of the corresponding organization is extracted from the source code of the domain name address, and then the candidate abbreviation is extracted from the set of contextual features of the organization name, and the similarity between the candidate abbreviation and the full name is calculated finally.Through the experiments on 1 287 websites of organizations, the correct rate of full name extraction is 93.9, and the recall rate and accuracy rate are 85.3% and 90.8%, respectively. The experiment shows that the method is effective.
【作者單位】： 中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心;中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61375039,61272433)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1773518