【摘 要】
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术语的提取显然在本体概念学习中起着重要作用，由于汉语文本中词与词之间没有明显的界限，使得领域术语特别是复合术语的提取尤为困难。针对传统提取方法缺乏语义支持、计算量大
【机 构】
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北京科技大学国家材料服役安全科学中心,江西理工大学信息工程学院,北京科技大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家“十二五”科技支撑计划项目(2011BAK08B04);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-TP-12-162A);江西省教育厅科技项目(GJJ12345)资助
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术语的提取显然在本体概念学习中起着重要作用，由于汉语文本中词与词之间没有明显的界限，使得领域术语特别是复合术语的提取尤为困难。针对传统提取方法缺乏语义支持、计算量大、准确率低等不足，提出了一种适用于复合术语提取的本体概念学习方法。首先利用自然语言处理技术过滤掉与术语无关的成分，对语句进行自然切割，为领域术语提取提供完整的候选数据集，以保证候选领域复合术语不被误分。在此基础上，根据术语的领域统计和分布特征，利用术语频率和信息熵进行多策略的领域术语筛选，经同义术语识别与合并，获得领域概念集。经实验验证，提出的
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