领域术语自动抽取方法研究课件

科技术语自动提取技术作者：***来源：《中国科技术语》2022年第01期摘要：文章简要介绍了自动术语提取任务的定义、主要方法和评价指标。

针对传统的自动术语提取方法，以互信息、t值、tf-idf、C/NC-value为例介绍了单元度和术语度的概念;针对自动术语标注方法，主要介绍了基于序列标注的建模思想。

从提取效果来看，现有自动术语提取技术距离期望仍有差距，文章也尝试给出了一些值得探索的方向。

关键词：自动术语提取;自动术语标注;单元度;术语度;机器学习中图分类号：TP391;H083 文献标识码：A DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2022.01.001Techniques of Automatic Term Extraction：Current Sate and Reflections//CHANG BaobaoAbstract： This paper overviews the definition， major approaches and the evaluation metrics of the ATE task. For the traditional approaches， we mainly elaborate the measurement of the Unithood and Termhood， using pointwise mutual information， t-value， ti-idf weighting and C/NC-value as examples. For Automatic Term Labelling， we mainly present the sequence labelling modelling. We think the performance of Automatic Term Extraction/Labelling is still not satisfactory from a point of view of real application， and try to offer a few directions of further improvements.Keywords： automatic term extraction; automatic term labelling; unithood; termhood; machine learning引言术语（term）是“各门学科的专门用语，在专业范围内表示单一的专门概念”[1]。

《面向医疗领域的术语抽取与对齐平台的设计与实现》一、引言随着医疗技术的不断发展和医疗信息化的推进，医疗领域产生了大量的专业术语和数据。

这些术语和数据在医疗研究、诊断、治疗以及管理等方面具有重要作用。

然而，由于医疗术语的复杂性和多样性，以及不同医疗系统之间数据格式的不统一，使得医疗术语的抽取和对齐成为一项具有挑战性的任务。

因此，设计并实现一个面向医疗领域的术语抽取与对齐平台显得尤为重要。

本文将详细介绍该平台的设计与实现过程。

二、平台需求分析在面向医疗领域的术语抽取与对齐平台的设计与实现过程中，首先需要进行需求分析。

该平台的主要目标是为医疗领域提供高效、准确的术语抽取和对齐功能。

具体需求包括：1. 支持多种医疗文档格式：平台应支持常见的医疗文档格式，如PDF、Word、Excel等，以便用户能够方便地导入和导出数据。

2. 术语抽取功能：平台应具备自动抽取医疗术语的功能，以提取文档中的关键信息。

3. 术语对齐功能：平台应能对不同医疗系统中的术语进行对齐，以便实现跨系统数据共享和交流。

4. 用户友好界面：平台应具备简洁明了的用户界面，方便用户操作和使用。

5. 数据安全与隐私保护：平台应确保用户数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法访问。

三、平台设计根据需求分析，我们设计了以下面向医疗领域的术语抽取与对齐平台：1. 系统架构：平台采用B/S架构，即浏览器/服务器架构，用户通过浏览器访问平台，无需安装额外的软件。

2. 数据库设计：平台使用关系型数据库存储术语数据，包括术语信息、文档信息、对齐信息等。

数据库设计应满足高效查询和快速响应的需求。

3. 功能模块：平台包括文档导入、术语抽取、术语对齐、结果展示等功能模块。

每个模块负责完成特定的任务，以便实现整体功能。

4. 用户界面：平台采用简洁明了的用户界面，方便用户操作和使用。

同时，平台应提供帮助文档和在线客服等功能，以便用户在使用过程中遇到问题时能够及时得到帮助。

一种面向专利摘要的领域术语抽取方法曾镇;吕学强;李卓【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2016(033)003【摘要】专利领域中术语抽取结果的好坏决定了本体构建的质量。

提出一种自动生成过滤词典并结合词汇密集度等影响因子的术语抽取方法。

首先在分词和词性标注的基础上，对文献匹配词性规则算法生成的模板得到候选长术语和单词型短术语集合，然后利用文档一致度生成的过滤词典过滤部分候选长术语集，最后针对长术语的构成特点，将词汇密集度、文档差比、文档一致度三个术语因子加权平均作为整个长术语的术语权重值，并按值高低排序。

在8000篇专利摘要文献的基准语料上进行实验，随机选取五组实验数据，平均准确率达到86％。

结果表明该方法在领域术语抽取方面是行之有效的。

%The quality of ontology is determined by the result of terminology extraction in patent field.In this paper we propose a method of terminology extraction,which automatically generates the filtering dictionary and combines the effect of factors such as the intensity of vocabulary terms.First,on the basis of word segmentation and parts of speech tagging,it matches the template generated by the parts of speech rule algorithm on the literatures and gets the candidate long terms set and word-type short terms set.Then it uses the filtering dictionaries generated with documentation coincidence to filter part of the candidate long term set.Finally,in light of the characteristic of long terms constitution,it uses the weighted average of three termfactors of word intensity,document discrepancy ratio and document consistency as the term weight of whole long terms,and sorts them from high to low.Experiments were conducted on the benchmark corpus of 8000 patent summary literatures,and we randomly selected five sets of experimental data,the average accuracy rate achieved 86%.Results showed that the method was effective in the aspect of field terminology extraction.【总页数】4页(P48-51)【作者】曾镇;吕学强;李卓【作者单位】北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京 100101;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京 100101【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.面向本体学习的中文专利术语抽取研究 [J], 王昊;王密平;苏新宁2.面向电动汽车领域的专利文献加工和术语抽取方法研究 [J], 曾文3.一种混合策略的领域术语自动抽取方法 [J], 闫琪琪;张海军4.基于CRFs的专利文献领域术语抽取方法 [J], 王健;殷旭;吕学强;徐丽萍5.面向军事领域的土耳其语术语自动抽取研究 [J], 张贵林;易绵竹;李宏欣;闫丹辉;孙玥莹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取研究一、概要随着自然语言处理技术的不断发展，中文专业术语抽取已经成为了研究的热点。

本文提出了一种基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取方法。

该方法首先使用BERT模型对文本进行特征提取，然后将提取到的特征输入到BiLSTMCRF模型中进行序列标注。

通过对比实验，我们发现该方法在中文专业术语抽取任务上取得了显著的性能提升。

同时我们还对模型进行了调优和改进，以进一步提高其性能和鲁棒性。

本文的研究为中文专业术语抽取提供了一种有效的解决方案，具有一定的理论和实际应用价值。

1. 研究背景和意义随着自然语言处理技术的不断发展，文本挖掘和信息抽取已经成为了学术界和工业界的热点问题。

在众多的自然语言处理任务中，专业术语抽取是一项具有重要意义的任务。

专业术语是指在特定领域内具有特殊含义和用途的词汇，它们在文本中的出现频率较低，但对于理解文本内容和进行知识推理具有重要价值。

因此研究如何从大量的非结构化文本数据中自动抽取专业术语，对于提高文本分析的效率和准确性具有重要的理论和实际意义。

然而现有的专业术语抽取方法仍然存在一些局限性，首先这些方法主要针对单个领域的专业术语抽取，对于跨领域的专业术语抽取仍存在困难。

其次现有的方法往往需要人工提取特征或设计复杂的模型结构，这增加了算法的复杂性和计算成本。

此外现有方法在处理长文本和多义词等问题时也存在一定的局限性。

2. 相关工作概述在自然语言处理领域，文本挖掘和信息抽取一直是一个重要的研究方向。

针对中文专业术语抽取问题，研究者们提出了许多方法，如基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。

这些方法在一定程度上提高了专业术语抽取的准确性和效率，但仍然存在一些局限性，如对未登录词的处理不足、对长文本的处理能力有限以及对于歧义词汇的处理不够准确等。

近年来随着深度学习技术的快速发展，基于BERT等预训练模型的中文专业术语抽取方法逐渐成为研究热点。