面向?qū)＠墨I(xiàn)的漢語分詞技術(shù)研究.pdf

1、在社會(huì)信息化程度日益提高的今天，專利已成為最大的科技信息載體，其在科研開發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新上發(fā)揮著重要作用。怎樣有效利用其所包含著的爆炸式增長的各類專業(yè)信息資源，使專利在科研和專利業(yè)務(wù)的諸多方面發(fā)揮重要作用，是當(dāng)前漢語專利信息處理系統(tǒng)的重要挑戰(zhàn)，而分詞技術(shù)是其重要的基礎(chǔ)工作，專利檢索、專利翻譯的工作都離不開漢語專利文獻(xiàn)的分詞技術(shù)，分詞質(zhì)量的高低直接影響專利文獻(xiàn)應(yīng)用的效率。
　　漢語分詞和詞性標(biāo)注工作已經(jīng)取得了非常豐碩的成果，但是，目前針

2、對(duì)漢語專利文獻(xiàn)分詞研究的參考文獻(xiàn)數(shù)量不多，還沒有專門的面向?qū)＠墨I(xiàn)的開源的分詞系統(tǒng)。本文根據(jù)專利文獻(xiàn)自身的特點(diǎn)，提出了一種領(lǐng)域詞典與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的分詞方法，與現(xiàn)有的ICTCLAS分詞系統(tǒng)相比在專利領(lǐng)域內(nèi)切分取得了很高的準(zhǔn)確率與召回率，通過提取專業(yè)術(shù)語大大提高了未登錄詞的識(shí)別效率。
　　針對(duì)專利文獻(xiàn)存在大量的未登錄專業(yè)術(shù)語導(dǎo)致的分詞精度下降，本文提出應(yīng)用NC-value算法抽取專業(yè)術(shù)語，使用條件隨機(jī)場模型(CRF)，構(gòu)建專利領(lǐng)域術(shù)語抽