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航空领域术语定义抽取关键技术及其应用研究的开题报告
开题报告
论文题目：航空领域术语定义抽取关键技术及其应用研究
一、研究背景
航空领域作为国家发展战略中的重要部分，受到了越来越多的关注。在航空领域中，术语是通信、翻译、交流和管理中不可或缺的一部分。由于航空领域中的术语数量庞大、结构复杂，对这些术语进行定义和抽取一直是难点之一。
在现有技术条件下，利用机器学习算法和自然语言处理技术进行术语定义和抽取已成为可能，此外，这些技术的应用也越来越广泛。
二、研究意义
本文的研究意义主要有以下几点：
1、为航空领域术语的定义和管理提供一种有效的方法；
2、推动机器学习和自然语言处理技术在航空领域的应用；
3、为航空领域中英文语言交流提供技术支撑。
三、研究目的
本文的研究目的包括：
1、探究机器学习与自然语言处理技术在航空领域术语定义和抽取中的应用；
2、建立一套关于航空领域中关键术语定义和抽取的技术方法，并提出优化建议；
3、研究术语定义和抽取对一些特殊术语的效果和适用性。
四、研究内容
1、机器学习算法在航空领域术语定义和抽取中的应用
从Supervisedlearning和unsupervisedlearning两方面探究机器学习算法的应用，分析各自的优势和不足并提出改进意见。
2、自然语言处理技术在航空领域术语定义和抽取中的应用
剖析自然语言处理技术在航空领域术语定义和抽取中的应用方法，探究其优势和不足，给出改善建议。
3、航空领域特殊术语的定义和抽取
挑选航空领域中具有代表性的特殊术语，分析其定义和抽取的状况，并探讨解决方法。
五、研究方法
本文在研究中使用的主要方法如下：
1、文献综述法：对机器学习和自然语言处理技术在航空领域术语定义和抽取中的应用进行综合分析和对比，梳理国内外相关研究现状。
2、实验研究法：通过对数据的采集和处理，评估机器学习和自然语言处理技术在航空领域术语定义和抽取中的应用，对模型进行改进。
3、案例分析法：选取一些常见的特殊术语进行定义和抽取，分析其特性和影响，并提出优化建议。
六、研究预期成果
本文预期的成果包括：
1、建立一套关于航空领域中关键术语定义和抽取的技术方法；
2、探究机器学习和自然语言处理技术在航空领域术语定义和抽取中的应用，给出优化建议；
3、提出对于航空领域特殊术语的定义和抽取的改进措施，并进行案例分析。