【摘 要】
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随着语义网和大数据技术的快速发展，数字化数据呈指数增长，信息内容日趋复杂、质量参差不齐，造成了“信息过载”、“知识饥渴”等问题。叙词表致力于组织和管理知识信息，不仅是图书情报的基础工具，还广泛应用于知识抽取、本体学习等领域。在大数据背景及语义网环境下，更新维护及时的叙词表对于把握不同学科领域发展和应用具有重要作用。 当前，叙词表的编制和维护存在两个问题:一是，重编制、轻应用、疏修订;二是，以手工
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随着语义网和大数据技术的快速发展，数字化数据呈指数增长，信息内容日趋复杂、质量参差不齐，造成了“信息过载”、“知识饥渴”等问题。叙词表致力于组织和管理知识信息，不仅是图书情报的基础工具，还广泛应用于知识抽取、本体学习等领域。在大数据背景及语义网环境下，更新维护及时的叙词表对于把握不同学科领域发展和应用具有重要作用。
当前，叙词表的编制和维护存在两个问题:一是，重编制、轻应用、疏修订;二是，以手工为主，机器为辅，依赖专家的领域知识。网络环境下各个专业领域中新术语和关系不断涌现，人工为主的方式难与科技发展和词汇增长速度相匹配，传统的基于统计学或语言学的术语抽取与关系识别方法已不能满足叙词表的发展需求。为了保持叙词表的生命力和实用性，提高叙词表更新效率和准确率，本文研究了面向叙词表更新的术语与关系抽取技术，引入机器学习，设计并实现了一个完整的、可灵活实施的叙词表维护更新技术框架。
本文通过调研国内外相关研究，发现叙词表更新是一个比较复杂的过程，不仅要抽取出领域术语，还要识别出术语间的不同关系:针对领域术语抽取，提出了一种基于多头注意力机制的BiGRU-CRF模型，在此基础上还设计了基于改进词嵌入模型的领域候选词评价方法;对于术语间关系识别，采用融合词向量和多策略的方法来识别上下位关系、同义关系和相关关系，将具有一定语义关系的术语对映射到关系解空间中。最后文章以《地质学汉语叙词表》为实证对象，抽取并整理了该领域的术语和关系，并提供了基于图数据库Neo4j的存储和可视化展示。实验结果显示神经网络模型能够有效抽取领域候选词，对于领域专业人员来说，领域候选词评价方法筛选出的领域术语以及多策略关系识别方法识别出的多种关系具有参考性，能够减轻更新叙词表过程中的人工操作。
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