作者提出了一种模型叫做JointKPE,是建立在预训练语言模型上的开放领域关键词抽取模型,它能捕捉局部的短语和全局的信息。JointKPE通过评估关键短语在整个文档中的的信息量对其进行排序,并在关键短语组块任务上接受联合训练,以确定最后的关键词短语。 高质量的关键词/短语抽取主要依赖 phraseness和informativeness两个要素,目...
二:主题模型和关键词提取 LDA是一种无监督的贝叶斯模型,是一种无监督学习算法,不需要手工给出标签,我们需要的只有文档集和指定主题个数K,优点是可以找到一些词来描述它。 LDA可以看成是词袋模型,一篇文档可以有多个主题组成,每个词都是由主题生成的。 P(单词 | 文文档) = P(单词 | 主题) * P(主题 | 文...
提取文本关键词:TF-IDF模型 tf-idf模型的主要思想是:如果词w在一篇文档d中出现的频率高,并且在其他文档中很少出现,则认为词w具有很好的区分能力,适合用来把文章d和其他文章区分开来。该模型主要包含了两个因素: 1) 词w在文档d中的词频tf (Term Frequency),即词w在文档d中出现次数count(w, d)和文档d中总词...
基于词图模型的方法:如TextRank算法,构建词与词之间的关系图,并通过网络分析来确定关键词。 基于主题模型的方法:如LDA模型,通过主题分布来提取关键词。 **基于语言模型的方法: 采用基于BERT, GPT这类大语言模型。 有监督关键词提取方法 有监督方法将关键词提取视为一个分类问题,需要预先标注的训练数据来训练模型。...
010203提出一种基于注意力机制的中文短文本关键词提取模型,有效解决传统方法在处理语义信息方面的不足。通过实验验证,本文提出的模型在准确率、召回率和F1值等评价指标上均优于其他对比方法。本文还探讨了不同注意力机制对模型性能的影响,为进一步优化模型提供了参考。本文主要工作和贡献 ...
📉 IDF(Inverse Document Frequency,逆文件频率)表示关键词的普遍程度。如果包含词条 i 的文档越少,IDF越大,则说明该词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再将得到的商取对数来计算。💡 通过结合TF和IDF,TF-IDF能够有效地提取出那些在特定文档中具有代表...
在自然语言处理中,最基本的知识点肯定是:文本表示、分词、关键词提取、语言模型、注意力机制等。 分词,是为了把句子分为若干个相关性较弱的部分,同时也是为了对明显具有强相关关系的字特征进行组合,便于进一步处理 关键词提取,可以快速找出高频词汇,重点词汇,文章主题 ...
的类簇向量,并输入预设的关键词提取模型,以得到类簇的标准关键词的词向量;将与类簇的标准关键词的词向量相似度最高的词向量所对应的词语,确定为类簇的关键词,以提取待提取文本的关键词;关键词提取模型为通过第一文本语料库中的每一类簇的类簇向量作为输入,以及标准关键词的词向量作为输出训练深度神经网络模型所...
如何开发一款具有较高通用型的关键词提取器是制约citespace分析自定义数据的关键问题。随着大模型的发展,通过提示语来让ai解决各种各样的任务已经成为一种基本的科研技能,而国内的大模型中,讯飞星火提供了免费的api接入服务,且同时提供了3个版本的接口,每个接口拥有高达200万的token访问量,这就为我们开发关键词提取器...
依据 MDERank 的定义,f(ci) 越高,ci 的排名越低,即被掩码后的文本损失的信息越多,掩码的候选词的重要性越高,这一点与 PD-method 相反,后者候选词的排名与 f(ci) 成正相关。 (二) 面向关键词提取的预训练模型(KPEBERT) BERT[3] 及其诸多变种预训练模型 [4,5] 可以高效的对文本语义和结构进行编码,...