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          | 內容簡介: | 
         
         
          |  
            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。
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          | 目錄: 
           | 
         
         
           
            第一章 引论
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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
  第一节 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 候选术语的最后得分
  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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