“术语分布呈现长尾特性。为了有效提取低频术语,本文提出了一种基于词向量的自适应术语抽取方法。该方法使用基于假设检验的统计方法,自适应地确定筛选阈值,通过逐步合并文本的强关联性字符串获得候选术语,避免了因固定阈值导致的低频术语遗漏问题;其后,本文基于掩码语言模型获得未登录候选术语的词向量,并通过融合词典知识的密度聚类算法获得候选术语归属的领域簇,将归属于目标领域簇的候选术语认定为领域术语。实验结果表明,我们的方法不仅在但值上优于对比方法,而且在不同体裁的文本中表现更为稳定。该方法能够全面有效地抽取出低频术语,实现领域术语的高质量提取。”