mateml:基于机器学习的自动术语提取方法（MATE-ML）

机器学习 MATE-ML是A M ethod对于A utomaticŤERMËxtraction基于M achine大号收入。 该方法将术语提取视为分类任务，因为提取的目的可以看作是将候选分类为术语或非术语。 下图显示了 MATE-ML 的四个步骤，它们是完全自动化的，并允许根据将使用提取的术语的应用程序调整它们。 输入：语料库、通用语言语料库（可选）、外部知识（对应标注词）。 Text preprocessing:清理和标准化输入数据，识别 POS（词性），去除停用词等。 Feature extraction:计算描述输入语料库单词的语言、统计和混合特征。 Filter application:应用特征和属性（词）选择。 Classification of the candidate terms:应用归纳或转导分类算法来识别词。 输出：提取的术语列表。 注意：当前版本实现