机器学习在术语抽取研究中的文献计量分析

摘要：

”目的/意义”梳理和总结基于机器学习的自动术语抽取的相关研究,为领域相关人员提供参考.”方法/过程”在CNKI和EndNote的分析工具基础上,应用文献计量对主题的年度趋势和核心机构进行宏观分析,然后从抽取技术方法、数据集和评价以及应用3个方面进行主题内容分析.”结果/结论”近些年,术语抽取研究取得了很大的进步,是知识系统、自然语言处理、情报分析等领域的基础工作.随着自然语言处理领域的迅猛发展,抽取技术开始朝着深度学习方向发展,但术语抽取的基础理论体系还有待完善,如评价指标、语料选取和效果评价方法.

关键词：术语抽取、机器学习、知识组织、文献计量

所属期刊栏目：64

分类号：G250(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系国家自然科学基金面上项目”气候变化科学成果集成研究范式及其实现平台研究”;中国科学院文献情报能力建设专项”开放学术资源体系”

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：94-103