一种基于web检索和新词发现的领域词典构建方法

    公开(公告)号:CN111325018B

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202010068095.6

    申请日:2020-01-21

    摘要: 本发明公开了一种基于web检索和新词发现的领域词典构建方法,针对文本数据的多样性和丰富性(包含网络数据和文献数据),以及新词中也存在领域词等特点,提出一种基于web检索和新词发现的领域词典构建方法。该方法由以下两部分组成:基于种子词典爬取网络数据,然后基于自定义的抽取模式抽取领域词;基于互信息和左右熵学习字与字之间的自由度和粘合度,然后基于BiLstm‑CRF实现新词发现。本发明与现有的技术相比的优点在于:本发明基于互信息和左右熵学习字与字之间的粘合度和自由度,然后基于BiLstm‑CRF模型学习文本的上下文信息,整体提升低频词的识别率,基于检索和统计的方法,对抽取的新词和发现的词进行校验,省去人工校验,能够高抽取的领域词的质量。

    一种基于web检索和新词发现的领域词典构建方法

    公开(公告)号:CN111325018A

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN202010068095.6

    申请日:2020-01-21

    摘要: 本发明公开了一种基于web检索和新词发现的领域词典构建方法,针对文本数据的多样性和丰富性(包含网络数据和文献数据),以及新词中也存在领域词等特点,提出一种基于web检索和新词发现的领域词典构建方法。该方法由以下两部分组成:基于种子词典爬取网络数据,然后基于自定义的抽取模式抽取领域词;基于互信息和左右熵学习字与字之间的自由度和粘合度,然后基于BiLstm-CRF实现新词发现。本发明与现有的技术相比的优点在于:本发明基于互信息和左右熵学习字与字之间的粘合度和自由度,然后基于BiLstm-CRF模型学习文本的上下文信息,整体提升低频词的识别率,基于检索和统计的方法,对抽取的新词和发现的词进行校验,省去人工校验,能够高抽取的领域词的质量。