基于定义的多策略同义术语识别方法研究

摘要

本研究在对国内外同义术语识别方式、基于定义的同义术语识别方法进行阐述的基础上，分析了有关方法的理念以及在运用过程中的优缺点，发现虽然各个方法都有一定程度的好处，却不能完全实现各方面的同义术语识别。为实现互补性地同义词识别，提出了运用多策略融合方法来弥补不足，通过对多策略融合方法的研究状况汇总，指出了多策略融合方法的原理及优缺点，发现融合方法尚未被充分利用。因此，为研究使用多策略融合对同义词识别的作用，本文利用了三种方法进行验证。实验在确定了语料后，首先利用字面相似度算法、模式匹配算法以及定义匹配算法进行验证；然后从实用性的角度选择了线性加权组合方法、基于SVM的机器学习法以及改进的多策略模糊综合评判法进行验证；最后利用了准确率、召回率及 F值对结果进行测评。结果表明，三种单一方法识别的准确率和召回率均较低，虽然这三种方法的识别结果重合率低，但互补性较强，将这些单一的方法通过多策略的融合方式进行融合后，实现了全面的同义词识别。

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外相关研究现状

1.3 研究内容及结构安排

第二章 基于定义匹配的同义术语识别方法研究及实现

2.1 基于定义匹配的同义术语识别原理

2.2 基于定义匹配的同义术语识别方法实现

第三章 基于模糊综合评判的多策略融合算法研究及实现

3.1 相关理论及方法

3.2 多策略模糊综合评判方法实现

第四章 基于定义的多策略同义术语识别方法实现

4.1 基于定义的多策略同义术语识别方法实验设计

4.2数据预处理

4.3同义词识别算法实验

4.4多策略融合算法实验

4.5同义术语识别结果分析与评价

第五章 结论

参考文献

附录A：基于定义匹配的同义术语识别程序（部分）

附录B：基于模糊综合评判的多策略融合程序（部分）

附录C：宾州中文树库5.0 POS标记集合

附录D：德尔菲法材料及打分表

致谢

声明