融合BERT语义加权与网络图的关键词抽取方法

李俊; 吕学强

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结合文档本身的结构信息与外部词语的语义信息,提出一种融合BERT词向量与TextRank的关键词抽取方法.在基于网络图的TextRank方法基础上,引入语义差异性并利用BERT词向量加权方式优化TextRank转移概率矩阵计算过程,同时通过迭代运算对文档中的词语进行综合影响力得分排序,最终提取得分最高的TopN个词语作为关键词.实验结果表明,当选取Top3、Top5、Top7和Top10个关键词时,与基于词向量聚类质心与TextRank加权的关键词抽取方法相比,该方法的平均F值提升了2.5％,关键词抽取效率更高.

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来源
《计算机工程》 |2020年第9期|89-94|共6页
作者
李俊; 吕学强;
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作者单位

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101;

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
抽取; 语义关系; 词向量; TextRank方法; 基于Transformer的双向编码器表示;

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