从领域文本中自动抽取农业术语：工具与技术综述
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2020-09-25 v1
摘要
农业是任何国家发展的关键组成部分。领域知识资源有助于深入了解该领域。现有的知识资源如 AGROVOC 和 NAL 叙词表由领域专家开发和维护。通过使用自动术语抽取工具处理非结构化农业文本，可将这些知识资源中的术语填充自动化。自动术语抽取也是许多语义网应用的关键组成部分，例如本体创建、推荐系统、情感分类、查询扩展等。自动术语抽取系统的主要目标是从输入文档集中最大化有效术语数量并最小化无效术语数量。尽管其在各种应用中十分重要，但用于此目的的在线工具相当有限。此外，其中最流行的一些工具性能差异显著。因此，为不同的基于知识的应用选择合适的术语抽取工具被视为一个严峻问题。本文对三种常用术语抽取工具（即 RAKE、TerMine、TermRaider）进行了分析，并针对作者近期为农业领域开发的较新术语抽取器 RENT，比较了它们在精确率和召回率方面的性能。
引用
@article{arxiv.2009.11796,
title = {Automatic Extraction of Agriculture Terms from Domain Text: A Survey of Tools and Techniques},
author = {Niladri Chatterjee and Neha Kaushik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11796},
year = {2020}
}