[发明专利]基于多模态自然语言特征的轨道交通行业术语提取方法有效
| 申请号： | 202010734793.5 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111897917B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 刘永浩;曹幂;林海;温俊;周逸夫;李涛;张帆 | 申请（专利权）人： | 成都灵尧科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/289 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 林菲菲 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多模态自然语言特征的轨道交通行业术语提取方法，涉及自然语言处理、数据挖掘技术领域，解决了目前依赖于词典的行业术语提取方法无法实现自动、快速、高效的提取轨道交通行业行业术语的问题，其技术方案要点是：结合分词技术、词性分析技术、句法分析技术和无监督学习技术从不同的维度得到自然语言的多模态特征；在二元共现分析与三元共现分析的基础上，又使用基于邻接字的扩展方法对二元词对和三元词进行了扩充，通过对多种技术方法的综合运用，从自然语言的不同模态得到了不同批次的术语库，并对各批次的术语库取并集得到最终的行业术语库，最后通过行业术语库的自动抽样和规则过滤，提高行业术语抽取的覆盖率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 自然语言 特征 轨道交通 行业 术语 提取 方法 | ||
【主权项】：
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