摘要
术语语义关联是从领域知识载体中获取特定领域术语相互之间的语义关系,它是构建知识本体、进行知识发现、实现语义网诸多应用的核心任务之一。本文以中文化学术语词素理论为基础,提出了一种基于词素的术语关联关系算法。文中先对化学术语词进行词形解构以获得相似度,再利用改进后的凝聚层次聚类算法分层聚类,并通过提取术语共有词形结构得到类标签,以获得完整层次树。最后,通过实验证明了本文理论和算法的合理性和可行性。
This paper aims to study terminology semantic correlation using Chinese chemical names as objects in structuralism linguistics. This paper proposes a terminology semantic correlation discovering method based on the Chinese chemical morpheme theory. Firstly, several Chinese chemical names are destructed according to their morphological structure to obtain mutual similarity. Secondly, the hierarchical agglomerative cluster algorithm is used to layer the terms whereas the common structure of term nodes are extracted as the cluster labels. As a result, a hierarchical tree forms. Lastly, such hierarchical trees are put to test to verify the methods and theory proposed in this paper as logical and practical.
出处
《图书馆杂志》
CSSCI
北大核心
2017年第1期80-87,共8页
Library Journal
基金
国家社科基金资助项目"面向知识服务的学科领域术语语义分析及应用研究"(项目编号:13BTQ053)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目"领域知识元关联机制研究--基于术语词素链的视角""信息环境下的数字文献内涵语义聚合研究"(项目编号:WR1322001
WR1522001)
教育部人文社会科学研究青年基金项目"面向语义出版的富语义模型构建与应用研究"(项目编号:15YJC870014)的研究成果之一
关键词
语义关联
化学术语
层次树
聚类算法
Semantic correlation, Chemical terminology, Hierarchical tree, Cluster algorithm
