術(shù)語(yǔ)識(shí)別是自然漁業(yè)處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)性工作,現(xiàn)在的術(shù)語(yǔ)識(shí)別均需要采用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn),而機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量的語(yǔ)料對(duì)算法的模型進(jìn)行訓(xùn)練,語(yǔ)料標(biāo)注成為術(shù)語(yǔ)識(shí)別的基礎(chǔ)性、重要性工作。目前,大多數(shù)的語(yǔ)料標(biāo)注均需要采用人工標(biāo)注方法,語(yǔ)料標(biāo)注的質(zhì)量和速度均是該領(lǐng)域需要解決的問(wèn)題,因此,迫切需要一個(gè)平臺(tái)能夠輔助進(jìn)行語(yǔ)料標(biāo)注質(zhì)量的評(píng)價(jià),本文設(shè)計(jì)了漁業(yè)領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)識(shí)別語(yǔ)料標(biāo)注系統(tǒng),能夠讓文章標(biāo)注的更高效、更準(zhǔn)確。 

【文章來(lái)源】：信息與電腦(理論版). 2020,32(16)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

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期刊論文
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