关键词抽取方法研究
利用AI技术进行关键词提取与语义分析
利用AI技术进行关键词提取与语义分析一、关键词提取与语义分析的概述在如今信息爆炸式增长的时代，人们需要更快、更有效地处理海量文本信息。
利用人工智能（AI）技术进行关键词提取与语义分析成为了一种有效的解决方案。
关键词提取可以帮助我们挖掘出文本中最重要、最具代表性的单词或短语，而语义分析则可以深入理解这些关键词之间的联系与意义。
本文将介绍利用AI技术进行关键词提取与语义分析的方法及其应用领域。
二、关键词提取的方法1. 基于频率统计的方法：通过统计单词在文本中出现的频率来确定关键词。
常见的算法有TF-IDF和TextRank。
2. 基于机器学习的方法：训练一个分类器模型，通过学习已标注好分类的文档，进行预测新文档中可能成为关键词的单词。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络进行特征抽取和模式匹配，通过训练大规模数据集来完成关键词提取任务。
三、语义分析的方法1. 传统的基于规则和知识库的方法：构建专门的规则和知识库，利用领域专家的知识对关键词进行语义理解。
2. 基于分布式表示的方法：将单词或短语映射到一个高维度的向量空间中，通过比较向量之间的距离来衡量其语义相似性。
3. 基于深度学习的方法：使用神经网络进行语义表达的学习与提取，例如利用预训练模型BERT。
四、关键词提取与语义分析在实际应用中的意义1. 文本摘要与搜索引擎优化：通过提取关键词和理解文本语义，可以帮助生成更加准确清晰的文本摘要，并且能够提高搜索引擎对特定内容的检索效果。
这对于网站SEO和信息检索非常重要。
2. 知识图谱构建与问答系统：利用关键词提取和语义分析技术可以帮助构建知识图谱并辅助问答系统。
根据用户输入问题，系统可以处理并推断出用户真正想查询的信息，并给出精确准确的答案。
3. 舆情监测与情感分析：通过对大量文本进行关键词提取和语义分析，可以及时了解公众对特定事件或话题的反应和情感倾向。
这对于政府、企业和媒体等机构的舆情监测、品牌管理和市场调研具有重要意义。
一种关键词抽取方法研究
“ 对 比较 法” 成 进行 了算法优 化 。
关键 词 ： 关键 词 ； 法 ； 算 文本 中 图分 类号 ： Ｔ ３ １ Ｐ ０ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ７ －７ ６ ２ １ ） ６ ２９ ０ （０ １ 增刊 ． １９ ０ ０４ ．５
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｅ ｈｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｙ ｒ ｔ ａ ｔｏ Ｍ ｔ ｄ
ｒｔ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓ ｃ ￣ｉｄ ｏ ｔｂ ｓｎ ｘＴｉｉｇ ｍｅｈ ｄ，ａ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉｈ ｉｈ ｏ ｔｍｉａｉｎ ｉ ａ ｅ ｕ ｙ ｕ ｉ ｇ ａ Ｔｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ｎ ｅ ｅ ｉ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｃ
ｓ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｔｏ 。 Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｅ ｗｏ ｄ；ａ ｇ ｒｔ ｍ ；ｔ ｘ ｋｙ ｒ ｌｏ ｉ ｈ ｅｔ
性 、 识 表 示 的复 杂 性 ， 得 难 度 十分 巨大 ， 今 进 展 甚 微 。针 对 以上 两类 方 法 的不 足 ， 文 提 出 一 种 基 于 词 知 使 迄 本 频 统 计 的利 用 标 题 小 标 题 的 提取 和 “ 成对 比较法 ” 的关 键 词 抽 取方 法 。
ｌ 标 题 小标 题 的提取 和文 本 意义段 的 划分
一
级 小 标题 就 组 成 了 文 章 中各 个 级 别 的小 标 题 。
本文的方法是在 Ｈ ａ ｔ 出的 Ｔ ｘ ｉｎ 方法 的基 础上 ， 过利用 遗传算法 优化相关 参数 ， ｅｒ 提 ｓ ｅｔ ｌ ｇ Ｔｉ 通 来完成 文本 的隐式 章节划分任务。一篇文档的结构可 以描述 为一些子主题 的序列 。在科技说明文中子主题之 间有 时会 有 明显 的小标题 。而大部分的文章 中， 段落之 间没有 明显 的物理标 志 ， 本文针对 这种情 况利用 Ｔｘ ｉｎ ｅｔ ｌ ｇ算 Ｔｉ 法来解 决这 个问题。Ｔ ｘ ｉｎ 算 法将文章分成一系列大小为 Ｗ的块 （ ｌ ｋ ， ｅｔ ｌ ｇ Ｔｉ ｂｏ ） 对每一对邻近的块计算它们 之 ｃ 间的余 弦相 似度 。算 法假设 它们 越相似 ， 就越有可能是 一个 主题 的延续 ； 相反 ， 如果 相似度较 小就意 味着 它
Tag-TextRank:一种基于Tag的网页关键词抽取方法
Tag-TextRank：一种基于Tag的网页关键词抽取方法李鹏;王斌;石志伟;崔雅超;李恒训【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2012(49)11【摘要】Keyword extraction is to extract representative keywords from texts and has been widely used in most text processing applications. In this paper, we explore the use of tags for improving the performance of webpage keyword extraction task. Specifically, we first analyze the characteristics of bookmarking behavior and find that people usually use the same tags to label multiple topic-related webpages, which is shown by the fact that over 90% of labeled webpages can find relevant webpages through their tag information. Based on the discovery, we propose a method called Tag-TextRank. As an extension of the classic keyword extraction method TextRank, Tag-TextRank calculates the term importance based on a weighted term graph and the edge weight for a term pair is estimated by the statistics of the relevant documents which are introduced by a certain tag of the target webpage. The final importance score for a term is the combination of the above tag dependent importance scores. Tag-TextRank can measure the term relations by utilizing more documents so as to better estimate the term importance. Experimental results on a publicly available corpus show that Tag-TextRank outperforms TextRank on various metrics.%关键词抽取是从文本中抽取代表性关键词的过程,在文本处理领域中具有重要的应用价值.利用一种近年来受到广泛关注的新的信息源——社会化标签(tag)——来提高网页关键词抽取的质量,通过对Tag数据进行统计分析,发现用户往往对多个在话题上相关的网页使用同样的标签词,一个特定的文档可以通过其标注信息找到相关文档.在此基础上,提出了利用Tag进行关键词抽取的框架,并给出了一种具体的实现方法Tag—TextRank.该方法在TextRank基础上,通过目标文档中的每个Tag引入相关文档来估计词项图的边权重并计算得到词项的重要度,最后将不同Tag下的词项权重计算结果进行融合.在公开语科上的实验表明,Tag-TextRank在各项评价指标上均优于经典的关键词抽取方法TextRank,并具有很好的推广性.【总页数】8页(P2344-2351)【作者】李鹏;王斌;石志伟;崔雅超;李恒训【作者单位】中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190【正文语种】中文【中图分类】TP391.3【相关文献】1.基于改进TF-IDF的中文网页关键词抽取——以新闻网页为例 [J], 钱爱兵;江岚2.一种基于BP神经网络的关键词抽取方法 [J], 白晓雷;黄广君;段建辉3.一种基于LDA模型的关键词抽取方法 [J], 朱泽德;李淼;张健;曾伟辉;曾新华4.基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法 [J], 王晓艳;王珍珍5.一种基于种子扩散策略的关键词抽取方法 [J], 李强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于新闻语料的关键词抽取技术研究
基于新闻语料的关键词抽取技术研究随着互联网的快速发展，人们每天都会面临大量的信息和新闻。
然而，如何从这些海量的文本中提取出关键信息，成为了一个重要的研究领域。
本文将重点介绍基于新闻语料的关键词抽取技术的研究。
关键词抽取技术是一种自然语言处理技术，它的目标是从文本中自动提取出最能代表文章主题的词汇或短语。
这些关键词可以帮助读者快速了解文章的主题，提高信息的筛选效率。
基于新闻语料的关键词抽取技术的研究主要包括以下几个方面。
首先，词频统计是最简单也是最常用的关键词抽取方法之一。
该方法通过统计文本中词语的出现频率来确定关键词。
一般来说，出现频率高的词语往往与文章的主题相关性较高。
然而，该方法存在一个问题，即无法区分出常用词和特定领域的关键词。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的关键词抽取方法。
TF-IDF将词语的频率与在整个语料库中出现的频率进行比较，从而找出在特定文本中具有较高权重的词语。
通过这种方法，我们可以更准确地提取出与特定领域相关的关键词。
此外，基于机器学习的关键词抽取方法也受到了广泛关注。
这种方法通过构建一个分类模型，将文本中的词语划分为关键词和非关键词。
该模型可以根据训练集中的样本进行学习，从而自动提取出关键词。
然而，该方法需要大量的标注数据和复杂的特征工程，因此在实际应用中有一定的局限性。
总之，基于新闻语料的关键词抽取技术是一个具有挑战性的研究领域。
通过词频统计、TF-IDF和机器学习等方法，我们可以从海量的新闻语料中提取出与特定领域相关的关键词。
然而，这些方法仍然存在一定的局限性，需要进一步的研究和改进。
希望未来能够有更加准确和高效的关键词抽取技术出现，为人们提供更好的阅读体验和信息筛选工具。
利用自然语言处理提取文本关键信息的方法与案例
利用自然语言处理提取文本关键信息的方法与案例自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。
随着人工智能的快速发展，NLP在各个领域都有着广泛的应用。
本文将介绍一些利用自然语言处理技术提取文本关键信息的方法与案例。
一、文本预处理在进行文本关键信息提取之前，首先需要对文本进行预处理。
这包括去除文本中的标点符号、停用词（如“的”、“是”等无实际含义的词语）以及数字等。
同时，还可以进行词干化（stemming）和词形还原（lemmatization）等操作，将单词转化为其基本形式，以减少词汇的冗余。
二、关键词提取关键词提取是指从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的词语。
常用的关键词提取方法包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和TextRank算法。
TF-IDF是一种用于评估一个词语在文本中重要程度的统计方法。
它通过计算词语在文本中的频率（TF）和在整个语料库中的逆文档频率（IDF）来确定词语的重要性。
具有较高TF-IDF值的词语被认为是关键词。
TextRank算法是一种基于图模型的排序算法，它将文本中的词语作为节点，通过词语之间的共现关系构建图，并利用PageRank算法对词语进行排序。
排名靠前的词语被认为是关键词。
三、实体识别实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
实体识别可以通过规则匹配、基于规则的方法和基于机器学习的方法等进行。
基于规则的方法是指通过事先定义一系列规则，如正则表达式、词典匹配等，来识别实体。
这种方法的优点是简单易实现，但需要手动编写大量规则。
基于机器学习的方法是指利用机器学习算法，如条件随机场（CRF）和支持向量机（SVM），通过训练模型来识别实体。
这种方法的优点是可以自动学习特征和规则，但需要大量的标注数据进行训练。
基于相邻词的中文关键词自动抽取研究
基于相邻词的中文关键词自动抽取研究【摘要】文档关键词概括了文档的主题和内容，在信息检索、文本分类、文本聚类等领域有着重要应用。
在总结前人研究成果的基础上，提出了一种基于相邻词的中文关键词自动抽取算法。
在对50篇学术论文自动抽取关键词的实验中，采用精确匹配的评价获得了38.9％的精度和34.9％的召回率，采用近似匹配的评价获得了70.7％的精度和68.8％的召回率，能够为进一步的研究提供帮助。
【关键词】相邻词；关键词抽取；信息检索关键词是对文档的主题和主要内容的精炼概括。
中文关键词自动抽取的研究伴随着信息检索的发展不断地进行。
关键词自动抽取技术有着多方面的应用，包括文本分类、文本聚类、相关反馈、词表的自动丰富、新词热词的获取等等。
1.中文关键词抽取相关研究工作概述中文关键词自动抽取有过不少研究工作，前人采用的方法主要包括3种：①在字的级别上采用统计方法；②经过自动分词，在词的级别上利用词典、句法分析、词性标注等自然语言处理方法；③字级别和词级别的结合，统计方法和自然语言处理方法的融合。
但中文关键词自动抽取技术尚不够成熟，实验中获得的精度不够高，因而仍需要进一步研究才可能真正实用。
本文介绍的工作即为在前人研究工作基础上进行的改进。
2.基于相邻词的关键词抽取算法词t的相邻词指的是对句子进行分词后，在t之前的一个词和之后的一个词。
例如对“中文关键词抽取算法”分词后得到“中文／关键词／抽取／算法”，那么“关键词”的相邻词即为：“中文”（称为“前邻”）和“抽取”（称为“后邻”）。
显然，由于词可能出现在句首或者句尾，因此前邻和后邻有可能是空。
对文档中每个词t的相邻词的频繁程度进行考察，从而判断词t及其相邻词是否需要合并以成为语义完整的关键词。
对所有候选关键词计算权重，得到最重要的若干个关键词作为结果返回。
本文提出的算法对单篇文档自动抽取关键词。
关键词是文档中最重要的几个词，概括了文档的主题和主要内容。
文档中词的重要性通常可以用词在该文档中的出现频率（TF）和在大规模语料库中出现该词的文档篇数来衡量（一般使用词的文档频率倒数IDF）。
应用于用户兴趣建模的多文本关键词抽取研究
寇 苏玲 ， 庆 生 蔡
（ 中国科学技术 大学计算机系 ， 安徽 合肥 ２ ０ ２ ） ３０ ７ 摘要 ： 现有的关键词抽取算法大部分是基于单篇文档的， 虽然能成功抽取出单个文章的关键词 ， 却无法满足针对多文档 的关 联检索 。 以单文档关键 词抽取 为基础 ， 引人多文本文摘 中的质心概念和 Ｍ Ｒ公式并加 以变形 ， 出并 分析 比较 了两种 多文 Ｍ 提 档关键词抽取算法 ： 对内容相 近的多篇文章进行关键词抽 取 ， 并按照权重生成关键词向量， 建立基 于关键词向量空间的用户 兴趣模型。 通过对５ 个主题 １０ ０ 篇文章的测试 表明， 使用这两种算法提取出的关键 词的准确率和召 回率均达到了８ ％ 左右 ， ５ 能够较为准确地表示用户的兴趣模 型。 关键词： 关联检索 ； 关键词抽取 ； 用户模 型
准 的一种检索模型 ， 没有考 虑各个 分量 在文档 中 的频率 ， 而
１ 引言
随着互联 网的迅速 发展 和广泛 普及而 导致 网上信 息爆 炸性增长 ， 如何在互联 网上搜索 、 发现信息 ， 为用户提 供检索 服务 已成为检索者 日 益关注的问题。 前互 联 网上 的信 息查 目
基于人工智能的自动摘要与关键词提取研究
基于人工智能的自动摘要与关键词提取研究自动摘要与关键词提取是文本处理中非常重要的任务，它们可以帮助人们更快速、准确地把握文本的核心信息。
随着人工智能技术的发展，基于人工智能的自动摘要与关键词提取研究正变得越来越受关注。
本文将介绍人工智能在自动摘要与关键词提取领域的应用，并讨论各种方法的优缺点。
自动摘要是指根据一段文本的内容，自动生成一段包含核心信息的简洁准确的摘要。
传统的自动摘要方法主要基于统计和规则，通过统计词频、位置等信息来确定摘要中的关键词和句子。
然而，这种方法往往无法捕捉到文本的语义和上下文信息，导致生成的摘要质量不高。
而基于人工智能的自动摘要方法通过深度学习技术，可以更好地理解和抽取文本的语义信息。
常见的基于人工智能的自动摘要方法包括基于概率图模型的方法、基于神经网络的方法和基于强化学习的方法等。
基于概率图模型的自动摘要方法主要通过建模词语之间的关系来生成摘要。
其中，最常用的是使用隐含狄利克雷分配模型（LDA）或者主题模型来对词语进行主题建模，然后利用主题模型生成新的摘要。
这种方法能够很好地抓住文本中的主题关键词，但对于文本的连贯性和一致性处理较差。
基于神经网络的自动摘要方法则通过深度学习模型来抽取文本中的重要信息。
常见的方法包括编码-解码模型和注意力机制。
编码-解码模型先将文本编码成一个固定长度的向量表示，然后利用解码器来生成摘要。
这种方法能够较好地保存文本的上下文信息，但对于长文本的处理效果不佳。
而注意力机制则可以根据文本的重要性自适应地调整不同词语的权重，进一步提升摘要生成的质量。
基于强化学习的自动摘要方法是最近出现的一种方法，它通过训练智能体来学习生成最佳的摘要。
在训练过程中，智能体不断与环境进行交互，根据环境的反馈来调整自己的行为策略。
这种方法能够较好地捕捉文本的整体信息，并且可以根据不同任务进行调整，具有较强的灵活性。
然而，基于强化学习的自动摘要方法需要大量的训练数据和运算资源，训练过程较为复杂。
大数据分析中的关键词提取方法研究
大数据分析中的关键词提取方法研究随着互联网技术的快速发展和数据采集、存储技术的逐渐成熟，大数据分析已成为目前最热门的领域之一。
在大数据分析过程中，关键词提取是非常重要的一项工作，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出与我们所关注的话题相关的关键词，为我们的决策提供有力的支持。
本文将从大数据分析中的关键词提取方法出发，详细探讨几种常见的关键词提取方法及其优缺点，并对其应用领域进行分析，为读者提供一些有益的参考和思考。
一、基于TF-IDF算法的关键词提取方法TF-IDF是一种常用的文本处理算法，它可以用来评估一篇文章中一个词的重要性。
这个算法流行于信息检索和文本数据挖掘领域。
TF-IDF算法的核心思想是：一个词的重要性与它在文章中出现的频率成正比，与它在语料库中出现的频率成反比。
在应用TF-IDF算法进行关键词提取时，我们首先需要建立一个语料库，其中包含大量与我们所关注话题相关的数据。
然后，我们计算出每个词在语料库中的出现频率，以及在当前文章中的出现频率，最后使用TF-IDF公式来计算每个词的重要性，将其排序后，即可得到文章中的关键词。
此方法的优点在于对文章的长度没有限制，可以处理任意长度的文章，并且可以应用于各种类型的文本数据。
缺点是该算法不能捕捉到上下文相关性，即同一词汇在不同上下文中的含义可能不同，容易导致关键词提取的错误和不准确。
二、基于LDA主题模型的关键词提取方法LDA是一种经典的主题模型，它可以用来发现隐藏在文本数据中的主题。
基于LDA算法的关键词提取方法是先通过LDA算法抽取出一篇文章的主题词，然后根据主题词的权重来提取出文章的关键词。
与TF-IDF算法相比，LDA算法能够更好地捕捉到文本数据中的关联性和上下文相关性，从而提高了关键词的准确率。
但是，由于LDA模型的训练时间较长，且对语料库的质量要求较高，因此该方法在大规模数据分析中的效率和可行性受到了一定的限制。
三、基于文本聚类的关键词提取方法文本聚类是一种数据挖掘技术，它可以将大量文本数据分成多个类别，每个类别中的文本数据具有相似的特征。
知识引导的短文本关键词抽取技术研究
知识引导的短文本关键词抽取技术研究随着信息爆炸时代的到来，人们面对的文本数据量越来越庞大。
为了快速准确地理解和利用这些文本数据，关键词的抽取成为了一项重要的技术任务。
而在处理短文本数据时，传统的关键词抽取技术往往会面临一些挑战，如词汇匮乏、上下文语义不足等问题。
因此，基于知识引导的短文本关键词抽取技术应运而生。
知识引导的短文本关键词抽取技术通过利用外部知识资源，如领域词典、知识图谱等，来帮助识别和提取短文本中的关键词。
这种技术可以弥补短文本中信息不足的缺陷，提高关键词抽取的准确性和效果。
在知识引导的短文本关键词抽取技术中，一种常见的方法是基于词典匹配。
通过构建领域特定的词典，将其中的词语与待抽取文本进行匹配，识别出其中的关键词。
这种方法可以快速准确地提取出短文本中的关键词，但对于新词或未知词汇的处理能力有限。
另一种常见的方法是基于知识图谱的关键词抽取。
知识图谱是一种结构化的知识表示方式，其中包含了大量的实体、关系和属性信息。
通过将短文本与知识图谱进行关联，可以利用图谱中的实体和关系信息来提取出关键词。
这种方法可以有效地解决短文本中语义信息不足的问题，但对于知识图谱的构建和维护要求较高。
除了以上两种方法，还有一些基于机器学习的关键词抽取技术。
这些方法通过训练一个关键词抽取模型，从大规模的文本数据中学习关键词的特征和分布规律。
然后，将这个模型应用到短文本中，识别出其中的关键词。
这种方法可以适应不同领域和语境下的关键词抽取任务，但需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，知识引导的短文本关键词抽取技术在处理短文本数据时具有重要的应用价值。
通过利用外部知识资源，可以有效地提高关键词抽取的准确性和效果。
未来，随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，我们可以期待更多创新的关键词抽取方法的出现，进一步提升对短文本的理解和利用能力。
大数据下的文本挖掘与关键词提取技术研究
大数据下的文本挖掘与关键词提取技术研究大数据时代带来了大量的文本信息，如何从这些文本信息中提取出有用的信息变得尤为重要。
文本挖掘与关键词提取技术便应运而生，成为大数据处理过程中不可或缺的一环。
一、文本挖掘与关键词提取技术定义及作用文本挖掘是一种基于机器学习及自然语言处理技术的数据挖掘技术，能够自动地从大量文本数据中抽取出有用的知识和信息。
文本挖掘的主要任务包括分类、聚类、情感分析、实体识别、关系抽取等，为用户提供更加精准、全面的信息支持，促进了企业的理解、分析、决策等业务活动。
关键词提取是文本挖掘的一项重要任务，其主要目标是从文本中提取出能够描述文本内容的关键词和短语。
关键词提取技术的作用在于：1. 从大量文本数据中抽取出关键词，减少人工筛选的成本及时间，提高效率。
2. 关键词提取并不是简单地利用TF-IDF加权算法来求出每个词的权重，随着机器学习和NLP技术的不断成熟，现在的关键词提取技术已经趋于智能化和精细化，能够对文本中涉及的实体、属性等进行准确提取，更加符合特定场景下的需求。
3. 提取出的关键词与文本内容相关性较高，能够通过关键词反映文本中的重点和主题，这对于企业的商业智能分析、市场研究、舆情监测等方面都有着积极的影响。
二、文本挖掘与关键词提取技术的方法1. 基于统计模型的方法：这种方法主要是利用数据数据挖掘算法，如TF-IDF算法、主题模型、朴素贝叶斯等方法，按照词频或统计数据进行排序，提取出权重较高的关键词。
2. 基于规则的方法：这种方法主要是利用词性标注和句法分析等技术对文本进行处理和解析，采用规则库、关键词词典等搜素策略来达到提取关键词的目的。
3. 基于深度学习的方法：这种方法主要是利用深度神经网络等技术对文本进行处理和分析，从而实现对文本内容的预测和提取。
三、文本挖掘与关键词提取技术在实际场景中的应用1. 市场分析：利用文本挖掘和关键词提取技术能够抽取出市场资讯中的关键词、商业广告中的重点、用户反馈中的关键问题，帮助企业把握市场动向，及时调整营销策略。
文本关键词提取算法
⽂本关键词提取算法1.TF-IDF2.基于语义的统计语⾔模型⽂章关键词提取基础件能够在全⾯把握⽂章的中⼼思想的基础上，提取出若⼲个代表⽂章语义内容的词汇或短语，相关结果可⽤于精化阅读、语义查询和快速匹配等。
采⽤基于语义的统计语⾔模型，所处理的⽂档不受⾏业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。
3.TF-IWF⽂档关键词⾃动提取算法针对现有TF-IWF的领域⽂档关键词快速提取算法.该算法使⽤简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过⽂档净化、领域词典分词等⽅法提⾼了关键词提取的速度及准确度.对523篇学⽣⼼理健康领域⽂档的实验结果表明,该算法提取的⽂档关键词质量优于TF-IDF⽅法,且能在 O(n)时间内完成.4.基于分离模型的中⽂关键词提取算法研究关键词提取在⾃动⽂摘、信息检索、⽂本分类、⽂本聚类等⽅⾯具有⼗分重要的作⽤。
通常所说的关键词实际上有相当⼀部分是关键的短语和未登录词,⽽这部分关键词的抽取是⼗分困难的问题。
该⽂提出将关键词提取分为两个问题进⾏处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了⼀种基于分离模型的中⽂关键词提取算法。
该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提⾼抽取的准确性。
实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中⽂关键词提取算法效果更好。
5.基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法关键词提取是中⽂信息处理技术的热点和难点，基于统计信息的⽅法是其中⼀个重要分⽀。
本⽂针对基于统计信息关键词提取⽅法准确率低的问题，提出基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法。
算法通过依据⼩词典的快速分词、⼆次分词、⾼维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。
理论分析和实验显⽰，基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取⽅法具备更好的稳定性、更⾼的效率及更准确的结果。
6.基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法为克服传统关键词提取算法局限于字⾯匹配、缺乏语义理解的缺点，提出⼀种基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法。
关于最近研究的关键词提取keywordextraction做的笔记
关于最近研究的关键词提取keywordextraction做的笔记之前内容的整理要求：第⼀: ⾸先找出具有proposal性质的paper,归纳出经典的⽅法有哪些. 第⼆:我们如果想⽤的话,哪种更实⽤或者易于实现? 哪种在研究上更有意义.第⼀，较好较全⾯地介绍keyword extraction的经典特征的⽂章《Finding Advertising Keywords on Web Pages》.基于概念的keywords提取，使⽤概念、分类来辅助关键词抽取。
较经典的⽂章《Discovering Key Concepts in Verbose Queries》,《A study on automatically extracted keywords in text categorization》基于查询⽇志的keywords提取，有⽂章《Using the wisdom of the crowds for keyword generation》,《Keyword Extraction for Contextual Advertisement》Keywords扩展，keywords⽣成《Keyword Generation for Search Engine Advertising using Semantic Similarity》, 《Using the wisdom of the crowds for keyword generation》,《n-Keyword based Automatic Query Generation》第⼆，较常⽤的特征，之前研究者提到过的特征：《Finding Advertising Keywords on web pages》中提到过的特征1.语⾔特征词性标注2.⾸字母⼤写3.关键词是否在hypertext⾥4.关键词是否在meta data⾥5.关键词是否在title⾥6.关键词是否在url⾥7.TF,DF8.关键词所处位置信息9.关键词所在句⼦长度及⽂档长度10.候选短语的长度11.查询⽇志我想到的特征1.周围信息含量，附近⼏个词甚⾄是⼀个句⼦的平均信息含量。
基于语音识别技术的自动提取关键词研究
基于语音识别技术的自动提取关键词研究随着人工智能技术的不断发展和普及，语音识别技术也逐渐走进我们的生活。
在日常社交、智能家居、金融、医疗等许多领域中已经广泛应用。
语音识别技术的应用，不仅给我们的生活带来了巨大的便利，同时也为我们提供了更多的可能性。
其中之一就是在自动化内容处理中的应用。
本文主要介绍基于语音识别技术的自动提取关键词研究。
一、语音识别技术的基本原理语音识别技术是一种能将人的口头语言转变为书面文字的技术。
从原理上，它是以数字信号处理和模式识别算法为基础，在语音语言识别过程中实现声音信号的录制、去噪、分帧、特征提取、模板匹配等环节。
目前，随着科技不断的进步，语音识别的精度越来越高。
二、自动提取关键词的优势在大量数据存储的背景下，文本摘要和关键词抽取已经得到了广泛的应用，语音识别技术的出现，为这一领域的发展提供了新的可能性。
语音识别技术在自动提取关键词方面的优势主要有：1、减少了人工麻烦的标注，使得大数据的处理更加快捷和高效；2、提高了标注的准确度，减少人为误差的干扰；3、为语音和自然语言处理提供了新的技术支持，使得人类语言信息的利用能够更为深入和全面；4、支持更多的应用场景，比如可用于收集各种会议和讲座的信息，以及对音频信息进行分析和处理。
三、基于语音识别技术的自动提取关键词方法基于语音识别技术的自动提取关键词研究可分为两类：基于关键词检测技术的方法和基于深度学习技术的方法。
1、基于关键词检测技术的方法这种方法的主要思路是利用关键词检测技术对音频信号进行处理，以提取出关键词的信息。
通过为出现在音频中的每个单词分配一个得分，并在分数达到一定阈值时把其作为一个关键词检测，进而提取出关键词。
2、基于深度学习技术的方法这种方法则利用深度学习技术，通过训练深度神经网络来自动从连续文本或音频中提取关键词。
该方法需要大量的数据进行训练，并且需要对不同语音模式进行学习，然后将这些数据提取到一个管道中，以识别出独特的标记或符号，进而实现对关键词的自动提取。
自然语言处理中常见的关键词提取性能评估(Ⅰ)
自然语言处理中常见的关键词提取性能评估自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究计算机如何处理和分析自然语言数据。
在NLP的实际应用中，关键词提取是一项常见的任务，它能够从文本中提取出具有代表性和重要性的关键词，帮助人们更快地理解文本的主题和内容。
在NLP领域，对于关键词提取性能的评估至关重要，下面将就此展开讨论。
一、关键词提取的定义和意义关键词提取是指从文本中自动或半自动地抽取出具有代表性和重要性的词语或短语。
这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题和内容，也可以作为文本分类、信息检索等其他NLP任务的重要特征。
因此，关键词提取在NLP中具有重要的意义。
二、关键词提取的性能评估指标在对关键词提取算法的性能进行评估时，通常会采用一些指标来衡量其准确性和效果。
常见的性能评估指标包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等。
精确率是指被正确识别为关键词的数量占所有被识别为关键词的数量的比例，召回率是指被正确识别为关键词的数量占所有实际关键词的数量的比例，而F1值则是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两者的性能。
三、关键词提取算法的常见方法关键词提取算法有很多种，常见的包括基于统计的方法、基于图的方法、基于机器学习的方法等。
基于统计的方法通常利用词频、逆文档频率（IDF）等统计信息来判断词语的重要性；基于图的方法则将文本表示成图的形式，通过图的连接关系来判断词语的重要性；而基于机器学习的方法则通过训练一个分类器来判断词语是否为关键词。
这些方法各有优劣，性能评估是选择合适的方法的重要依据。
四、关键词提取性能评估的挑战在关键词提取性能评估的过程中，会面临一些挑战。
首先，不同的文本领域可能对关键词提取算法的性能要求不同，因此需要针对具体的应用场景进行性能评估。
其次，关键词提取的标准并不是唯一的，不同的人对于文本中的关键词有不同的理解，这也增加了性能评估的难度。
论文自动摘要与关键词提取技术研究
论文自动摘要与关键词提取技术研究随着信息时代的到来，各种海量信息让我们感到头疼不已。
在大数据的背景下，如何快速高效地获取信息成了一项重要的任务。
而对于学术领域的研究者而言，如何有效地浏览大量学术文献，快速获取其核心内容，成了一项重要课题。
为了解决这个问题，近年来，学者们采用了一种新技术——论文自动摘要与关键词提取技术。
本文将探讨这项技术的应用背景、工作原理以及未来发展趋势。
一、背景随着各个领域研究的深入，知识储备量越来越大，各种领域的专业术语也日益增多。
很多学术文章的篇幅较长，信息密度也比较高，对读者的阅读能力和时间要求较高。
如果无法快速捕捉文章的关键信息，则会浪费很多时间和精力。
这也成为限制学者研究进展的一个重要问题。
这时，如果可以有一种自动过滤文章信息的技术，将文章中的重要信息自动提取出来，人们就可以更快、更全面地了解文章的核心内容。
于是学者们开始研究，如何通过计算机技术实现自动摘要与关键词提取，以达到更快捷、更高效的目的，从而便于学者研究和掌握各种领域的核心知识。
二、工作原理1. 自动摘要自动摘要技术是指将一个文档的重要内容准确地提取出来，生成一个简洁的、全面的摘要，使得读者能够在不浏览完整篇文档的情况下，快速了解文章的关键信息。
实现自动摘要的技术可以分为两大类，分别是基于统计模型的技术和基于规则的技术。
基于统计模型的自动摘要技术也有两种类型：抽取式、生成式。
抽取式自动摘要方法是在文本中寻找最多重要的单词或短语。
这些单词或短语像特殊标记一样被标注出来，从而组成一个摘要。
生成式自动摘要方法是通过机器学习的方式，对文本进行分析，然后基于分析结果生成一段话来概括文本内容。
基于规则的自动摘要与统计模型不同，它是通过使用预定义规则来进行自动摘要。
2. 关键词提取关键词提取技术指的是，从文档中自动提取最具有代表性、最能反映文档主题的关键字。
与自动摘要一样，关键词提取技术也有基于统计学和基于规则的两种实现方式。
中文文本关键词抽取的三种方法（TF-IDF、TextRank、word2vec）
中⽂⽂本关键词抽取的三种⽅法（TF-IDF、TextRank、word2vec）链接地址：1、基于TF-IDF的⽂本关键词抽取⽅法词频（Term Frequency，TF）指某⼀给定词语在当前⽂件中出现的频率。
由于同⼀个词语在长⽂件中可能⽐短⽂件有更⾼的词频，因此根据⽂件的长度，需要对给定词语进⾏归⼀化，即⽤给定词语的次数除以当前⽂件的总词数。
逆向⽂件频率（Inverse Document Frequency，IDF）是⼀个词语普遍重要性的度量。
即如果⼀个词语只在很少的⽂件中出现，表⽰更能代表⽂件的主旨，它的权重也就越⼤；如果⼀个词在⼤量⽂件中都出现，表⽰不清楚代表什么内容，它的权重就应该⼩。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词语在⼀篇⽂章中出现的频率⾼，并且在其他⽂章中较少出现，则认为该词语能较好的代表当前⽂章的含义。
即⼀个词语的重要性与它在⽂档中出现的次数成正⽐，与它在语料库中⽂档出现的频率成反⽐。
1.1TF-IDF⽂本关键词抽取⽅法流程由以上可知，TF-IDF是对⽂本所有候选关键词进⾏加权处理，根据权值对关键词进⾏排序。
假设Dn为测试语料的⼤⼩，该算法的关键词抽取步骤如下所⽰：（1）对于给定的⽂本D进⾏分词、词性标注和去除停⽤词等数据预处理操作。
本分采⽤结巴分词，保留'n','nz','v','vd','vn','l','a','d'这⼏个词性的词语，最终得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,…,tn] ；（2）计算词语ti 在⽂本D中的词频；（3）计算词语ti 在整个语料的IDF=log (Dn /(Dt +1))，Dt 为语料库中词语ti 出现的⽂档个数；（4）计算得到词语ti 的TF-IDF=TF*IDF，并重复（2）—（4）得到所有候选关键词的TF-IDF数值；（5）对候选关键词计算结果进⾏倒序排列，得到排名前TopN个词汇作为⽂本关键词。
【毕业论文】基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究
学校代号*****学号************分类号TP391密级硕士学位论文基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究学位申请人杨凯艳指导教师刘任任教授刘新副教授学院名称信息工程学院学科专业计算机科学与技术研究方向自然语言处理二〇一五年五月五日Research on Automatic Keyword Extraction Algorithm Based on ImprovedTFIDFCandidate Yang KaiyanSupervisor and Rank Professor Liu Renren Associate professor Liu XinCollege College of Information EngineeringProgram Computer Science and TechnologySpecialization Natural Language ProcessingDegree Academic MasterUniversity Xiangtan UniversityDate May5，2015湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要传统TFIDF算法的不足存在于两方面：文本内部，忽略了特征项的除词频外的其他特征对词语重要程度的表现力；文本外部，没有考虑特征项与文本集合类别的依存关系。
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词频方法
• Term-frequency inverse document-frequency (TFIDF)
▫ TF: the importance of the term within the document ▫ IDF: the informativeness of the term in the document set
Cosine，Euclid，PMI，NGD
• 聚类方法选取
▫ 层次聚类（hierarchical clustering） ▫ 谱聚类（spectral clustering） ▫ 消息传递聚类（Affinity Propagation）
实验结果
• 数据集合：论文摘要 • 参数影响
实验结果
• 与其他算法的比较 • 举例
研究思路
• 前述工作
▫ LDA：利用隐含主题模型发现文档主题 ▫ TextRank：利用文档内部结构信息
• 综合考虑文档主题和内部结构进行关键词抽取
▫ Topical-PageRank（TPR）
研究方法
研究方法
研究方法
示例
(a) Topic on “Terrorism”
(b) Topic on “Israel”
Zhiyuan Liu, Wenyi Huang, Yabin Zheng, Maosong Sun. Automatic Keyphrase Extraction via Topic Decomposition. The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2010.
▫ 利用文档内部信息构造文档主题 ▫ 利用文档外部信息构造文档主题 ▫ 结合文档内部、外部信息
• 利用无标注文档集中的文档与关键词的主题一致 性，弥合文档与关键词的词汇差异
研究内容
1. 通过文档词聚类构建主题进行关键词抽取 2. 利用隐含主题构建主题进行关键词抽取 3. 综合利用隐含主题和文档结构进行关键词抽取 4. 利用机器翻译弥合词汇差异进行关键词抽取 5. 关键词抽取的典型应用
关键词抽取的典型应用场景
新闻、学术论文 社会化标注
关键词标注方式
关键词抽取
关键词标注
关键词分配
社会化标注
关键词标注方法
二分类
有监督
多分类
关键词抽取 词频
无监督
图方法
有监督方法
• 转化为二分类问题
▫ 判断某个候选关键词是否为关键词 ▫ Frank 1999采用朴素贝叶斯分类器 ▫ Turney 2000采用C4.5决策树分类器
小结
• 提出了利用聚类对文档内部主题结构建模的关键 词抽取算法 • 对比了不同的相似度度量算法、聚类算法 • 较好地实现推荐关键词的覆盖性 • 问题
▫ 不同聚类个数较大地影响关键词抽取效果
Zhiyuan Liu, Peng Li, Yabin Zheng, Maosong Sun. Clustering to Find Exemplar Terms for Keyphrase Extraction. The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2009.
研究问题
• 文档和关键词都是对同一事物的描述
▫ 主题一致，词汇差异
• 词汇差异的表现
▫ 很多关键词在文档中出现次数不高 ▫ 有的关键词在文档中根本没有出现（尤其是短文本）
• 问题
▫ TFIDF、TextRank及其扩展、LDA等方法均没有很好 解决词汇差异问题
相关工作
• TextRank的扩展ExpandRank
▫ 一个文档往往有多个主题 ▫ 现有方法没有提供机制对主题进行较好覆盖
▫ 许多关键词在文档中频度较低、甚至没有出现
“machine transliteration” vs “machine translation” “iPad” vs “Apple”
研究思路
• 对文档主题结构进行建模，幵用于提高关键词抽 取的覆盖性
(c) Topic on “U.S.”
(d) TPR Result
实验
•
参数影响
参数影响
不同偏好参数设置的影响
与其他方法比较
与其他方法比较
与其他方法比较
小结
• LDA通过文档主题进行关键词抽取，因此取得较 TFIDF、TextRank较优的结果 • TPR综合了TextRank和LDA的优点，在两个数据集 合上都表现出了它的优势 • 由于TPR可以按照主题推荐关键词，因此可以用 于文档可视化，也可以用来进行查询导向（query focused）的关键词抽取
▫ 在构建词网时，同时考虑文档的近邻文档 ▫ 从“文档层次（document level）”利用外部信息 ▫ 容易引入噪音 ▫ 通过主题分布的相似度来对候选关键词排序 ▫ 从“主题层次（topic level）”利用外部信息 ▫ 由于主题一般是粗粒度的
倾向于推荐普通词 容易发生主题漂移
• LDA
应用使用情况-统计概览(5.25-9.29)
接口调用总次数 29003869 最近一周总用户量 80761 最近一个月总用户量 337348 累计总用户量 1275995
小结
• 系统受到了微博用户的普遍认可 • 微博关键词抽取系统验证了本文对于基于文档主 题结构关键词抽取研究的有效性 • 不足：交互机制
应用简介
• 以新浪微博为平台 • 利用关键词抽取技术获取用户发表微博的关键词 • 应用前景
▫ ▫ ▫ ▫ 发现和建模用户兴趣 为用户乊间链接赋予更丰富信息 推荐用户感兴趣的产品、信息和好友等 具有广阔的商业前景
应用界面
关键词抽取举例-我的微博关键词
关键词抽取举例-马少平老师的微博关键词
关键词抽取举例-MSRA的微博关键词
小结
• 通过幵行或者在线学习可以有效加速LDA学习 • 将在下部分一幵展示利用隐含主题模型进行关键 词抽取的效果
Zhiyuan Liu, Yuzhou Zhang, Edward Y. Chang, Maosong Sun. PLDA+: Parallel Latent Dirichlet Allocation with Data Placement and Pipeline Processing. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST), 2010.
▫ 摘要、文档往往较长
直接使用词对齐算法效率较低、效果较差
▫ 没有标题/摘要的时候怎么办
研究方法-构建翻译对集合
•
研究方法-构建翻译对集合
• 当没有标题或摘要，从文档正文中选择重要的句 子来与正文构成翻译对
▫ 选择文档第一句话 ▫ 选择与文档最相关的一句话
实验设置
• 句子对齐算法采用IBM Model-1的工具GIZA++ • 在13,702篇中文新闻上进行试验
研究动机与方法
• 动机：利用文档内部信息对文档主题进行建模 • 方法
▫ ▫ ▫ ▫ 在文档中选取候选关键词 计算候选关键词乊间的语义相似度 对文档中的词进行聚类 在每个聚类中选取聚类中心（exemplar）扩展出关 键词
算法细节
• 候选关键词相似度度量
▫ 基于同现关系的相似度 ▫ 基于维基百科的相似度
TextRank
构建词网 PageRank 选取排序最高 的词为关键词
文献综述-无监督方法小结
TFIDF: 仅考虑词自身频度
TextRank: 考虑文档内词间语义关系
研究问题
• 关键词应当具备以下特点
▫ 相关性，可读性，覆盖性 ▫ 关键词与文档主题保持一致性
• 如何在关键词抽取中考虑对文档主题的覆盖性 • 如何解决文档与关键词间的词汇差异问题
隐含主题模型示例
利用隐含主题模型进行关键词抽取
•
LDA学习算法
• Gibbs Sampling
其他位置上的 词w的主题分布
该文档其他位置上词 的主题分布
隐含主题模型的幵行研究
•
PLDA+算法
• 机器分为两种功能：
▫ 一部分机器用于维护训练文档 ▫ 一部分机器用于维护主题模型
PLDA+算法
实验结果
实验结果
实验结果-抽取重要句子构建翻译对
实验结果-关键词生成（keyword Generation）
• 在测试时，只能够根据新闻标题产生关键词
实验结果-关键词生成举例
• 文档题目：“以军方称伊朗能造核弹 可能据此对 伊朗动武”
方法 标准答案 SMT TFIDF TextRank 推荐关键词 "核武器","以色列","伊朗" “伊朗”,“动武”,“以军”,“以色列”,“军事”,“核武器” "伊>朗","动武","核弹","以军","据此“ "伊朗","可能","据此","核弹","动武"
隐含主题模型
• 对文档主题进行建模的无监督学习模型
▫ ▫ ▫ ▫ 由用户指定隐含主题个数 根据大规模文档集合中学习 每个主题是在词上的分布 每个词和文档都可以表示为主题上的分布
• 常见隐含主题模型
▫ Latent Semantic Analysis （LSA/LSI） ▫ Probabilistic LSA （pLSA） ▫ Latent Dirichlet allocation （LDA）