一种基于信息熵和术语可信度的金融领域术语识别方法

本发明提出了一种基于信息熵和术语可信度的金融领域术语识别方法。该方法仅选择简单的特征，运用CRF模型进行金融术语的识别。在识别结果中，根据基于边缘概率的信息熵公式，通过设定阈值筛选出属于特定错误类型的候选术语，使对候选术语的处理更具针对性。

在过滤候选术语时，将词转换为蕴含丰富语义信息的词向量。通过计算相似度，并与传统的互信息方法相互补充，可以过滤得到大量的金融领域术语。

利用本发明，能有效避免现有机器学习模型中过于繁琐的特征选择过程。后处理部分灵活，不局限于特定语料，有利于提高召回率，同时还能提升术语结构的完整性。因此，本发明可作为通用的术语识别方法。

本发明提出了一种基于信息熵和术语可信度的金融领域术语识别方法。本发明仅选择简单的特征，用CRF模型识别金融术语；在识别结果中根据基于边缘概率的信息熵公式，通过设定阈值筛选出属于特定错误类型的候选术语，对候选术语的处理更有针对性；过滤候选术语时将词转换为蕴含丰富语义信息的词向量，通过计算相似度与传统的互信息方法互为补充，可过滤得到大量的金融领域术语。利用本发明能有效避免现有机器学习模型过于繁琐的特征选择过程，后处理部分灵活而不局限于特定语料，不但有利于提高召回率，还能够提高术语结构的完整性，可作为通用的术语识别方法。