中文学科术语相关语义关系获取方法研究
作者：朱惠 杨建林 王昊
来源：《图书与情报》2017年第02期

        （1.南京大学信息管理学院 江苏南京 210023）

        （2.江苏省数据工程与知识服务重点实验室 江苏南京 210023）

        摘 要：文章对中文非结构化文本中（半）自动获取学科术语的相关语义关系进行了探讨，以寻找行之有效的获取方法。从CNKI获取“数字图书馆”学科领域文献，通过术语抽取、动词抽取、向量空间模型构建、双重关联规则分析和规则评价获得了具有较强关联的术语对以及作为关联标签的动词，从而获取了学科术语的相关语义关系。该获取方法与其他方法相比，具有较高的可行性和有效性，并对术语的相关语义关系进行了有效性和实用性的评价，提高了获取的准确率。但文章也存在一定的局限性，在对术语相关语义关系的有效性和实用性进行评价时，指标的选择和阈值的确定存在人工干预，具有一定的主观性。

        关键词：学科术语；相关语义关系；数据挖掘；关联规则；规则评价

        中图分类号： G202 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017041

        1 引言

        学科术语的语义关系总体上可分为两大类：分类语义关系（层次语义关系）和非分类语义关系，本文将非分类语义关系称为相关语义关系。层次语义关系和相关语义关系均是学科知识本体的重要组成部分，它们将学科术语按照语义关系进行组织，为学科知识的搜索、重用及进一步理解提供条件[1]。在文献[1]中，作者对如何借助知识自动获取方法和技术获得领域术语的层次语义关系进行了研究，本文将探讨如何从中文非结构化文本中（半）自动获得学科术语的相关语义关系。

        相较于层次语义关系，相关语义关系的获取更为困难，目前国内外对此的研究也较少，常用的获取相关语义关系的方法之一是普通关联规则分析。该方法能获取术语的相关语义关系，但只能获得具有相关语义关系的术语对，而不能获得关系的标签[2]。