机器学习在术语抽取研究中的文献计量分析

A Statistical Analysis of Literature on Term Extraction Based on Machine Learning

作者： 邱科达 ¹ 马建玲 ¹
作者单位：

1. 中国科学院兰州文献情报中心兰州 730000

2. 中国科学院西北生态环境资源研究院兰州 730000

3. 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系北京 100049
提交时间：2023-04-01 16:15:57

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。

术语抽取机器学习知识组织文献计量

期刊： 图书情报工作
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学
引用： ChinaXiv:202304.00169 (或此版本 ChinaXiv:202304.00169V1)
DOI:10.12074/202304.00169V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202304.00169.V1
推荐引用方式： 邱科达,马建玲.(2023).机器学习在术语抽取研究中的文献计量分析.图书情报工作.[ChinaXiv:202304.00169] (点此复制)

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[V1]

2023-04-01 16:15:57

ChinaXiv:202304.00169V1

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