Proširivanje kratica — razrješavanje akronima i kratkih oblika
Razrješavanje kratica i akronima je proces obrade prirodnog jezika koji preslikava svaki kratki oblik u tekstu na njegovu punu definiciju koristeći kontekstualne znakove iz okolnog teksta. Posebno je važno u medicinskim, pravnim i tehničkim dokumentima, gdje isti akronim može imati potpuno različita značenja u različitim domenama. Temeljni algoritam u ovom području objavili su Schwartz i Hearst (2003) za biomedicinsku literaturu, a otada je proširen neuronskim pristupima i pristupima temeljenim na transformatorima.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Schwartz, A.S. & Hearst, M.A. (2003). A Simple Algorithm for Identifying Abbreviation Definitions in Biomedical Text. Pacific Symposium on Biocomputing (PSB), 8, 451-462. link ↗
- Veyseh, A.P.B. et al. (2022). MACRONYM: A Large-Scale Dataset for Macroeconomic Acronym Understanding. Findings of NAACL 2022. link ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Abbreviation and Acronym Resolution. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/text-mining/abbreviation-expansion
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Ekstrakcija informacijaRudarenje teksta↔ compare
- Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER)Rudarenje teksta↔ compare
- Normalizacija tekstaRudarenje teksta↔ compare
- Disambiguacija riječi prema značenju (WSD)Rudarenje teksta↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →