上篇文章介绍了有监督的关键词提取方法-分类问题,有监督方法能够获得较高的精度,但缺点是需要大量的标注数据,人工成本高。此外,现在每天的信息增加过多,会有大量的新信息出现,一个固定的词表有时很难将新信息的内容表达出来,但是要人工维护这个词表却要很高的人力成本。 无监督方法对数据的要求比较低,既不需要...
除了LDA算法外,还有以下几种无监督的方法用于关键词提取: 基于TF-IDF的方法:利用文档中词语的统计信息抽取文档的关键词,将文档中词语的重要性与出现频率成比例地映射到TF-IDF值上,通过对TF-IDF值排序,选取前N个作为关键词。 基于词图模型的方法:构建文档的语言网络图,对语言进行网络图分析,寻找具有重要作用的词或...
我们将提出的模型与许多主要的无监督句向量表示方法进行了比较,其中包括将对比学习引入句向量表示的SimCSE [10]、增强全局和局部特征一致性的IS-BERT[29]、基于条件化掩蔽语言模型的CMLM[15]、将同一文档中的不同长度的句子对作为正对的De-CLUTR...
1.一种无监督关键词提取方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:对文档数据进行预处理,得到一个单词集合W; S2:采用模式匹配结合句法规则来进行名词短语分块,具体利用词性标注和“形容词+名词”模式得到一系列候选关键短语; S3:利用LDA主题模型计算S1得到的单词集合W中每个单词的word salience分数,根据该分数进行降序排序,...
本发明提供一种基于Embedding技术的无监督关键词提取方法,该方法利用图卷积词嵌入技术得到文章单词的语义兼句法词向量;利用Node2Vec技术训练单词的共现关系拓扑图,从而得到共现特征词向量;利用主题词嵌入技术,得到文章单词的主题词向量;将单词的三种特征向量拼接得到混合词向量,利用混合词向量计算单词间的余弦相似度去构造...
一种基于无监督关键词提取的科学文献聚类方法与系统.pdf,本发明涉及一种基于无监督关键词提取的科学文献聚类方法与系统,首先,综合考虑词语在文献摘要和标题中的出现情况、词语和文献本身的语义相似度、领域关键词特点等方面,对科学文献的关键词进行有效提取;然后,本发
本发明提供一种无监督关键词提取方法,该方法利用LDA主题模型得到部分主题关联度较高的主题单词,和候选短语一起作为节点去构建phraseword图;利用这些主题单词去筛选和促进主题关联度更高的候选短语,间接抑制了噪音候选短语对结果的影响;另一方面,针对短文本候选短语不足的情况,这些主题单词作为语义信息的补充,使得算法图结...
一种Markdown特征感知的无监督关键词提取方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种Markdown特征感知的无监督关键词提取方法说明:本发明提供一种Markdown特征感知的无监督关键词提取方法,其包括:利用Markdown丰富...专利查询请上爱企查
一种基于语义的无监督学术关键词提取方法及设备专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于语义的无监督学术关键词提取方法及设备说明:本发明涉及一种基于语义的无监督学术关键词提取方法及设备,属于自然语言处理技术领域;包括以下步骤:获取...专利查询请上爱企查
无监督的关键词提取流水线 对于关键词提取任务,所有算法都使用了下图所示的类似流水线。首先对一个文档进行预处理,去除信息量较小的词,如停用词、标点符号,并将其分割成词(term)。选出作为候选关键词的单词或短语. 然后,利用某种算法为每个候选关键词打分。排序后选出排名最高的关键词,并对其进行关键词去重等后处...