Automatisk Termigenkänning (ATR) är ett grundläggande bearbetningssteg som föregår mer komplexa uppgifter som semantisk sökning och ontologiinlärning. Från ett stort antal metoder som finns i litteraturen kan bara ett fåtal hantera både enstaka och flerordiga termer. I detta dokument presenterar vi en jämförelse av fem sådana algoritmer och föreslår ett kombinerat tillvägagångssätt med hjälp av en omröstningsmekanism. Vi utvärderade de sex tillvägagångssätten med hjälp av två olika corpora och visar hur röstalgoritmen fungerar bäst på en corpus (en samling texter från Wikipedia) och mindre väl med Genia corpus (en standard life science corpus). Detta tyder på att val och utformning av corpus har en stor inverkan på utvärderingen av termigenkänningsalgoritmer. Våra experiment visade också att enordstermer kan vara lika viktiga och uppta en ganska stor andel inom vissa områden. Som ett resultat, algoritmer som ignorerar enordstermer kan orsaka problem för uppgifter som byggs på toppen av ATR. Effektiva ATR-system måste också ta hänsyn till både den ostrukturerade texten och de strukturerade aspekterna, vilket innebär att teknik för informationsutvinning måste integreras i processen för erkännande.
När det gäller termer jämför Ref olika åtgärder (t.ex. tf-idf) för både enords- och flerordsextraktion och använd en röstalgoritm för att förutsäga en terms rang.
A Comparative Evaluation of Term Recognition Algorithms
{'venue': 'LREC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}