基于概念语义网络的词族挖掘研究
来源：图书情报工作杂志2016年第21期北京时间：
作者：杜慧平
单位：上海师范大学信息管理系 上海 200234
摘要：[目的/意义] 提出一种新的词族识别方法，用于构建语义工具和辅助检索扩展，以降低编表专家的认知负担，提高语义工具构建和更新的效率。[方法/过程] 首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络，再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例，比较该方法与层次聚类算法、“词素后方一致”方法识别词族的效果。[结果/结论] 结果发现，Island算法的效果优于层次聚类算法，并与“词素后方一致”方法各具优势，可以结合使用，取长补短。
关键词：叙词表自动构建,词族,概念语义网络,社会网络分析,层次聚类方法,词素后方一致,
基金资助：<p>本文系国家社会科学基金一般项目“基于语义关联的数字档案资源跨媒体知识集成服务研究”（项目编号：14BTQ073）和上海师范大学校级项目“汉-英跨语言信息检索查询翻译消歧研究”（项目编号：A-3131-12-001002）研究成果之一。</p>
