Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l'explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d'extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L'extraction automatique de termes peut s'appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l'extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d'extraction de termes de plusieurs mots, ou l'effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l'extraction et le "ranking" des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d'un domaine. En outre, nous montrons comment l'utilisation du Web pour évaluer l'importance d'un terme candidat permet d'améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.