基于语义文本图的论文摘要关键词抽取算法

王晓宇; 王芳

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摘要

鉴于关键词对大规模文献检索和文本内容分析的基础作用,本文提出了一种基于语义文本图的无监督关键词抽取算法,重点对传统基于图(graph-based)方法中的文本图构建和词加权方式进行改进.为了使文本图保留更多的语义和结构信息,算法根据单词在句子中的语义依存关系,生成由概念连接、等价隶属、功能属性和修饰限定四种属性边构成的语义文本图,省去传统图生成方法中所需要的窗口长度参数设定.在此基础上,本文提出融合关键词位置信息、概念层级和连接强度的词权重计算方法,并对词语的重要性排序,最终选择高得分节点构成摘要文本的关键词集合.在四个开放语料上的实验结果显示,本文提出的方法抽词效果优于其他三个同类baseline算法,F1值最高为0.570.

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来源
《情报学报》 |2021年第8期|854-868|共15页
作者
王晓宇; 王芳;
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作者单位

东北财经大学管理科学与工程学院信息管理系大连 116025;

南开大学商学院信息资源管理系天津 300071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
文本图; 关键词抽取; 词加权; 句法解析;

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