基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究

基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究摘要：随着科技的不断发展，大量的科技文本被产生出来，如何从这些文本中自动提取出关键的科技术语对于科技研究和发展具有重

基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究 基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究 摘要： 随着科技的不断发展，大量的科技文本被产生出来，如何从这些文 本中自动提取出关键的科技术语对于科技研究和发展具有重要意义。本 论文研究了一种基于自注意力机制的科技术语自动提取技术，该技术利 用自注意力机制引入了上下文信息，并采用深度学习方法进行技术术语 的自动提取。通过实验验证，该方法在科技术语自动提取任务中取得了 较好的效果。 关键词：自然语言处理，科技术语，自动提取，自注意力机制，深 度学习 1.引言 科技术语是科技文本中的关键词汇，能够更好地表达文本的主题和 内容。然而，随着科技文本的爆炸式增长，如何从大量的文本中快速准 确地提取出关键的科技术语成为一个重要的问题。传统的基于规则或统 计方法的提取技术已经不能满足需求，因此需要研究新的方法来提升提 取的准确性和效率。 2.相关工作 近年来，自然语言处理领域出现了许多基于深度学习的文本处理方 法，其中自注意力机制被广泛应用于序列建模任务。自注意力机制可以 将注意力放在输入序列中的不同位置，从而更好地捕捉序列的上下文信 息。因此，我们引入自注意力机制来提取科技文本中的技术术语。 3.方法 我们的方法基于Transformer模型，该模型利用自注意力机制来进 行序列建模。具体地，我们使用了多头自注意力机制，它可以并行地计