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電商領(lǐng)域的文本通常不遵循通用領(lǐng)域文本的表達(dá)方式，導(dǎo)致傳統(tǒng)短語挖掘方法在電商領(lǐng)域文本中的挖掘精度較低。為此，提出一種基于協(xié)同訓(xùn)練的電商領(lǐng)域短語挖掘方法。通過基于語義特征的短語分類模型來有效檢測電商領(lǐng)域文本中的反序表達(dá)，構(gòu)建協(xié)同訓(xùn)練的短語挖掘框架，以降低領(lǐng)域語料中標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的成本，在此基礎(chǔ)上，利用 Stacking方法集成統(tǒng)計模型和語義模型的優(yōu)點，提升模型整體挖掘性能。在淘寶網(wǎng)查詢語料上的實驗結(jié)果表明，相比于 Class Phrase、 Auto Phrase方法，該方法具有更高的精度和召回率。
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