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适用于隐含主题抽取的K最近邻关键词自动抽取 总被引：1，自引：0，他引：1
众所周知,K最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法,在很多领域都有出色的表现.本文利用K最近邻方法的思想,提出了一种基于K最近邻的关键词自动抽取方法.现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能抽取隐含主题.隐含主题的抽取是关键词自动抽取技术的难点,但是该方法可以有效抽取隐含主题.该方法首先对数据进行预处理,使用向量空间模型将文本表述为数学化语言;然后,以人工标注关键词的文献数据作为训练集,使用K最近邻方法构建新文献的关键词候选集;最后,根据关键词本身的特点对候选关键词做了有效的后处理.实验表明,该方法不仅可以提高关键词抽取的准确率和召回率,还可以有效抽取文章的隐含主题. 相似文献
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一种从医学文本中实现自动关键词抽取和筛选的技术方法* 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于重要关键词对于文本有着重要的强文本表示功能,关键词抽取和筛选在信息检索、信息抽取和知识挖掘等领域中有着重要的作用。在调研当前关键词抽取的方法后,结合医学领域已有的叙词表和工具以及BM25F加权词频公式提出基于医学文本的重要关键词抽取和筛选的技术方法。该方法主要解决两个关键问题：关键词的识别和抽取、关键词重要性的衡量和筛选。以2001-2007年骨关节炎领域的文献集合为数据来源,对该技术方法进行实践尝试,并验证其实际有效性,为知识挖掘中的重要关键词抽取提供一个行之有效的途径。 相似文献
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近年来,知识抽取技术在非结构化文本的处理中起到很重要的作用.文章在对当前知识抽取的相关文献、系统和项目分析研究的基础之上,提出了当前知识抽取研究中的主要抽取内容对象的分类,并对这些主要内容对象抽取的相关技术方法进行综述.主要总结了Web对象识别和集成、术语识别和抽取、主题发现和识别、概念层次关系的抽取、非概念层次关系的抽取、事实抽取、观点抽取和倾向识别等7种内容对象抽取的技术方法.并在此基础之上,对未来知识抽取的发展趋势进行了分析.该文为2008年第9期本期话题"知识抽取"的文章之一. 相似文献
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[目的/意义]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。 相似文献
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典型关系抽取系统的技术方法解析 总被引：3，自引：0，他引：3
实体关系抽取是信息抽取领域中的一项重要任务.文章在对当前关系抽取的相关文献、系统和项目进行分析研究的基础上,将基于非结构化文本的实体关系抽取技术方法归纳为:以模式构造和匹配为主线进行关系抽取、以词典驱动关系抽取、运用机器学习算法进行关系抽取、借助Ontology进行关系抽取以及多种方法有机结合进行关系抽取.从技术应用特点、核心模块的实现细节以及系统评测结果等方面深入分析了典型的关系抽取系统,它们包括EEES关系抽取系统、SVM关系抽取系统、T-Rex关系抽取系统、KMI语义网络门户的混合关系抽取系统,旨在为进一步构建实体关系抽取系统提供良好借鉴.该文为2008年第9期本期话题"知识抽取"的文章之一. 相似文献
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利用关键词抽取技术可以帮助读者提取高度凝练的文本主题,快速获得古籍文本的中心内容,对普及古汉语知识和传播中华优秀传统文化有着重要意义。文章以先秦两汉时期的“儒家”“史书”数据库语料为分析对象,测试SikuBERT预训练模型在古汉语文本关键词抽取任务中的性能。实验结果表明,从两类语料中分别抽取的20个关键词基本能体现出相应典籍类别的主题内容:前者与所抽儒家典籍文本的相似度为76%~78%,后者与所抽史书文本的相似度为75%~78%。实验验证了SikuBERT模型在古籍文本关键词抽取中的适用性,能为开展古汉语文本主题分类、聚类和知识深度开发提供参考。 相似文献
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针对现有主题排序偏主观、高维数据复杂难处理等问题,提出一种基于近邻传播聚类和天际线算法的主题排序方法。结合关键词重要性和近邻传播聚类算法自适应获取文献初始核心主题,借助平均相似性系数进一步对初始主题簇进行二次近邻传播聚类。以簇中心代表关键词的篇均被引量和篇均下载量为主题热度表征指标,利用天际线算法获取主题天际线集合,通过主成分分析法实现主题排序。对中国知网2010—2020年与供应链相关的期刊文献进行数据处理和挖掘时发现,本文提出的新方法可以有效地识别供应链领域研究主题及其热度,不仅可为相关科研人员的科学选题提供指导意见,也可为相关期刊的精准选稿提供决策支持。 相似文献
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基于关键词和摘要相关度的文献聚类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
现有的文献聚类方法都是通过文献关键词来进行的.本文在研究大量文献聚类方法的基础上,提出了一种通过文献关键词和摘要进行加权的新的文献聚类算法.首先,改进了传统相似度计算的方法,设计出基于关键词和摘要词加权的相似度公式,使文献相似度计算更加精确.其次,基于"文献距离越大,聚为一类的概率越小"的思想,提出了一种"最大距离聚类法",并给出了算法的详细步骤.最后,实现算法并进行了大量的实验仿真.通过改进相似度计算公式,调整关键词和摘要词的权重,提高了聚类的质量.结果表明,本文提出的文献聚类算法是一种行之有效的方法. 相似文献
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面向双语术语抽取这一应用目标,提出专业领域可比语料库的构建方案并进行实验论证。针对给定的主题领域分别进行中英文专业语料的采集,从中分别获取中英文关键词,根据词语共现统计获取该主题领域的其他相关关键词;以这些关键词作为查询入口,通过学术搜索引擎从网络获取候选可比语料;对可比语料进行定量评估,以剔除不符合要求的语料,最终得到特定主题领域的可比语料库。 相似文献