本文为了提高中文术语边界的识别，构建了基于全局指针和RoBERTa预训练语言模型的中文自动术语抽取模型。为了评估该模型效果，本文标注了一个概率论与数理统计的中文数学术语数据集。划分的训练集、验证集和测试集的术语不重复，以评估模型的泛化能力。实验结果表明该模型显著提高了术语抽取的F1值，具有较强的泛化能力。
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