融合主题词嵌入和网络结构分析的主题关键词提取方法

曾庆田; 胡晓慧; 李超

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融合主题词嵌入和网络结构分析的主题关键词提取方法

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【目的】构建一种更加准确的主题关键字提取模型,从词向量与主题模型相结合的角度出发解决词频较小主题相关度较高词语发现的问题。【方法】提出一种融合主题词嵌入和网络结构分析的主题关键词提取方法,利用LDA主题模型进行主题关键词的初步提取,利用Word2Vec训练词向量,利用词向量相似度传播构建关键词网络,利用网络结构分析方法对主题词进行二次提取。【结果】实验结果表明,本文所提方法使得主题关键词之间的平均相似度提高14.75%,同时,在相同主题下的关键词比较中,本文方法相比LDA模型能够更准确地发现低词频高主题相关的词。【局限】样本数量有限,分词处理过程需要过多的人工参与,未对主题关键词提取结果进行深入的量化分析。【结论】融合词嵌入和网络分析方法进行文档主题关键词提取,能够有效发现低词频高主题相关的关键词,为摘要提取、舆情分析等研究提供新思路。

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来源
《现代图书情报技术》 |2019年第7期|52-60|共9页
作者
曾庆田; 胡晓慧; 李超;
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作者单位

1. 山东科技大学电子信息工程学院 2. 山东科技大学计算机科学与工程学院 3. 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
网络结构分析; 词嵌入; 主题模型; 关键词提取; 表示学习;

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