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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郝韵涵 李华东 王朝莹 张嘉 HAO Yunhan;LI Huadong;WANG Zhaoying;ZHANG Jia
出 处:《中国科技术语》2025年第1期102-110,共9页CHINA TERMINOLOGY
基 金:2017年国家社会科学基金一般项目“基于语料库的大学英语教材与学术词汇覆盖率研究”(17BYY103)阶段性成果;2021年国家社会科学基金一般项目“海洋强国视域下海事语言标准化及国际海事话语研究”(21BYY017)阶段性成果;2023年国家建设高水平大学公派研究生项目(202308310262)阶段性成果。
摘 要:文章讨论了基于依存句法分析的术语提取方法,以英文海事文本为语料,对比了该方法与传统的n元模式和基于主题性的提取方法的提取效果,以探索可供非专业术语提取者利用的综合效果最佳的术语提取方法或方法组合。研究结果表明,三种术语提取方法可互为补充,基于依存句法分析的术语提取效果最佳。对于非专业术语提取者而言,基于依存句法与基于主题性的术语抽取方法相结合,能在术语提取的效率、范围和准确性三者间取得最佳平衡。This paper introduces a terminology extraction method based on dependency parsing.An empirical study was conducted by using an English maritime text to compare this method with two traditional methods,namely the n-gram pattern method and the keyness analysis method.Our aim is to explore the most useful term extraction method or combination thereof for non-expert term extractors.The results indicate that the three methods complement each other,with the dependency parsing method showing the best performance.For non-expert term extractors,a combination of dependency parsing and keyness analysis achieves the optimal balance between efficiency,scope,and accuracy.
分 类 号:H083[语言文字—语言学] U675.87[交通运输工程—船舶及航道工程]
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