[发明专利]一种领域层级词典挖掘构建的主动学习方法有效
| 申请号： | 201910800936.5 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110502644B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 梅珊;熊海涛;柴庆凤;贺惠新 | 申请（专利权）人： | 同方知网数字出版技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/33;G06F40/242;G06F40/247;G06F40/295;G06F40/211 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 陈新胜 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区西小口路66号中关村东升科技园B-2号楼二层B201、*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种领域层级词典挖掘构建的主动学习方法，包括：构建领域专业词实体抽取模型，抽取领域文章中的专业词来生成底层原始专业词库；结合信息熵、支持度及词性模板过滤底层原始专业词库构建领域词典；基于领域词典结合多种同义词生成方法生成领域同义词典；通过网络开放资源构建领域层级词的初始种子词，训练层级词预测模型，并总结相关优化过滤规则；基于领域词典及同义词典，结合层级词预测模型及优化规则完成领域层级词表的上下级扩充及同级扩充。本发明有效实现了计算机自动在自然语言的广泛语料中提取出领域相关的专有词并构建层级词典，并方便在不同领域下进行扩展应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 领域 层级 词典 挖掘 构建 主动 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种领域层级词典挖掘构建的主动学习方法，其特征在于，所述方法包括：/nA构建领域专业词实体抽取模型，抽取领域文章中的专业词来生成底层原始专业词库；/nB结合信息熵、支持度及词性模板过滤底层原始专业词库构建领域词典；/nC基于领域词典结合多种同义词生成方法生成领域同义词典；/nD通过网络开放资源构建领域层级词的初始种子词，训练层级词预测模型，并总结相关优化过滤规则；/nE基于领域词典及同义词典，结合层级词预测模型及优化规则完成领域层级词表的上下级扩充及同级扩充。/n
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