基于概念语义网络的词族挖掘研究

摘要：

[目的/意义]提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率.[方法/过程]首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族.并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、“词素后方一致”方法识别词族的效果.[结果/结论]结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与“词素后方一致”方法各具优势,可以结合使用,取长补短.

关键词：叙词表自动构建、词族、概念语义网络、社会网络分析、层次聚类方法、词素后方一致

所属期刊栏目：60

分类号：G254.24(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系国家社会科学基金一般项目“基于语义关联的数字档案资源跨媒体知识集成服务研究”项目编号:14BTQ073和上海师范大学校级项目“汉-英跨语言信息检索查询翻译消歧研究”项目编号:A-3131-12-001002研究成果之一.

在线出版日期：2017-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：122-127