基于领域本体的新术语扩充方法研究

"陈宇、朱建锋、吴毅坚、赵文耘于2011年提出了基于领域本体的新术语扩充方法，该方法结合了统计和规则基础，旨在优化文档中的术语识别与扩充。他们来自复旦大学计算机科学技术学院。" 在信息技术和工程领域，术语扩充是一个重要的任务，它涉及在特定上下文中识别和理解专业词汇。论文"一种基于领域本体的新术语扩充方法"提出了一个创新性的解决方案，该方法特别关注领域相关性并利用领域本体的结构知识。 首先，此方法融合了传统的统计方法和基于规则的方法。统计方法通常基于词频或共现频率来判断词语的重要性，而基于规则的方法则依赖于语言结构和语义规则。通过将这两种方法结合起来，论文的作者能够更准确地评估文档中每个词语的影响程度。 其次，领域本体的引入是该方法的关键特征。领域本体是一个形式化的知识表示，它包含了特定领域的概念、属性和关系。在本方法中，领域本体被用来识别文档中的概念，并计算这些概念与文档内容以及领域之间的相关性。这有助于确定哪些词语是领域相关的术语候选。 接下来，通过计算词语、文档和领域的相关度，论文提出了一种算法，可以生成术语候选项的推荐排序。这个排序反映了术语候选在特定领域内的相关性和重要性，有助于过滤掉不相关或次要的词语，提高术语识别的精度。 最后，实验结果证实了这种方法的有效性和实用性。通过实际案例分析，作者证明了该方法能够在识别新术语时提供更准确的建议，从而提升信息检索、文本挖掘和自然语言处理等应用的性能。 关键词包括“领域本体”、“领域相关度”和“新术语扩充”，这些关键词突出了该研究的核心概念和技术焦点。通过使用领域本体来增强术语识别，该方法为理解和处理专业领域文献提供了强大的工具，对学术研究和实际应用都有重要的意义。