Afkortingsuitbreiding — Acroniem- en kortevormresolutie
Afkortings- en acroniemresolutie is een natural-language-processing-pijplijn die elke korte vorm in een tekst koppelt aan zijn volledige definitie, gebruikmakend van contextuele aanwijzingen uit de omringende tekst. Dit is bijzonder belangrijk in medische, juridische en technische documenten, waar hetzelfde acroniem geheel verschillende betekenissen kan hebben in verschillende domeinen. Het fundamentele algoritme van het vakgebied werd gepubliceerd door Schwartz en Hearst (2003) voor biomedische literatuur en is sindsdien uitgebreid met neurale en transformator-gebaseerde benaderingen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Abbreviation and Acronym Resolution. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- InformatieverwervingText mining↔ compare
- Named Entity Recognition (NER)Text mining↔ compare
- TekstnormalisatieText mining↔ compare
- Woordbetekenisontdubbeling (WSD)Text mining↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →