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术语学与术语信息处理 版权信息
- ISBN：9787516160916
- 条形码：9787516160916 ; 978-7-5161-6091-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
术语学与术语信息处理 本书特色
信息时代对术语学研究提出新的要求，张榕*的《术语学与术语信息处理》从知识发现的视角对术语界定进行论证；提出面向大规模文本的术语定义的抽取、术语定义的领域聚类以及术语识别的方法。
术语学与术语信息处理 内容简介
信息时代对术语学研究提出新的要求，本书从知识发现的视角对术语界定进行论证；提出面向大规模文本的术语定义的抽取、术语定义的领域聚类以及术语识别的方法。
术语学与术语信息处理 目录
**章 引论 **节 本研究提出的背景 一 术语定义自动抽取的必要性 二 术语定义的聚类的意义 三 术语识别的意义 第二节 国内外研究现状 一 术语定义抽取的研究现状 二 句子聚类的国内外研究 三 术语识别的研究现状 第三节 术语学介绍 一 什么是术语学 二 术语学的发展简介 三 术语学的主要流派 四 我国的术语学研究 五 术语数据库 六 术语概念的唯一性与术语定义的多样性 七 术语与普通词语 八 术语的跨语言借用 九 新术语与旧术语在定义出现概率上的区别 十 术语的语缀 十一 一些基本概念 第四节 术语与术语定义的界定 一 术语的界定 二 术语定义的界定第二章 术语定义的抽取研究 **节 候选术语定义的规则匹配 一 文本下载 二 文本的预处理 三 文本的分词 四 候选术语定义的模板匹配 第二节 基于统计方法的术语定义抽取 一 词语的定义隶属度 二 句子的定义隶属度 三 句子的定义隶属度实验结果 第三节 向量空间距离计算 一 向量空间模型介绍 二 向量空间模型的引用 三 向量空间模型实验结果示例 第四节 隶属度计算和向量空间模型的结合 第五节 术语定义抽取系统结构与实验结果 第六节 实验结果评价 一 网络文本结构的多样性因素 二 语言表达形式的多样性因素 三 分词的因素 四 网络文本的可靠性因素 五 搜索引擎准确率的因素 六 算法的因素 第七节 术语定义形式的多样性 一 传统意义上的定义形式 二 下定义的要求 三 术语定义形式的多样性 第八节 本章小结第三章 术语定义的聚类研究 **节 术语定义聚类的必要性 第二节 聚类综述 一 聚类与聚类分析 二 分类与聚类 三 硬聚类和软聚类 四 层级聚类与诽：层级聚类 第三节 本研究采用的聚类方法 一 聚类步骤 二 相似度的界定和属性的选取 三 《知网》介绍 第四节 术语定义的领域聚类 一 句子相似度计算 二 词语的相似度计算 三 术语定义领域聚类的停用词表的建立 四 聚类特征的选取 第五节 术语定义聚类的结果及分析 一 领域聚类的判定复杂性 二 聚类相似度阈值的设定 三 《知网》知识库在领域聚类中的优点与局限性 四 聚类结果的错误分析第四章 术语自动识别研究 **节 术语缺乏位置信息 第二节 术语的抽取 一 术语的语言学特征 二 术语的粗抽取 三 术语边界的确定 四 术语的词性过滤 五 术语词性序列的统计 第三节 候选术语的统计特征 一 术语的用词长度特征 二 候选术语的长度与词频计算 三 候选术语的*后得分 第四节 过滤词表的构建 一 术语识别过滤词表构建的必要性 二 过滤词表的构建 第五节 术语识别系统结构与实验结果 第六节 实验结果分析 一 定义匹配模板的局限性 二 句子定义隶属度过低 三 其他情况 第七节 本章小结第五章 结束语附录 附录一 《人民日报》用词与术语定义用词对比 附录二 词语的定义隶属度 附录三 术语定义抽取的分步骤结果示例 附录四 术语的词性序列 附录五 术语抽取结果 附录六 术语定义聚类的部分结果 附录七 术语定义聚类程序示例参考文献致谢
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术语学与术语信息处理 作者简介
张榕，女，1975年11月出生，籍贯江苏溧水。2006年毕业于北京语言大学，获语言学与应用语言学博士学位，研究方向为语言信息处理，现为北京语言大学教师。
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