计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (6): 148-151.

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基于语义的关键词提取算法

方俊 郭雷 王晓东   

  1. 西北工业大学自动化学院,西安710072
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60675015)资助.

FANG Jun ,GUO Lei ,WANG Xiao-dong (College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072,China)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 关键词1提供了文档内容的概要信息,它们被使用在很多数据挖掘的应用中。在目前的关键词提取算法中,我们发现词汇层面(代表意思的词)和概念层面(意思本身)的差别导致了关键字提取的不准确,比如不同语法的词可能有着相同的意思,而相同语法的词在不同的上下文有着不同的意思。为了解决这个问题,这篇文章提出使用词义代替词并且通过考虑关键候选词的语义信息来提高关键词提取算法性能的方法。与现有的关键词提取方法不同,该方法首先通过使用消歧算法,通过上下文得到候选词的词义;然后在后面的词合并、特征提取和评估的步骤中,候选词义之间的

关键词: 关键词提取 语义相关度 消歧

Abstract: Keyphrases provide semantic metadata producing an overview of the content of a document, they are used in many text-mining applications. In the process of keyphrases generation, we notice that the distinction between lexical level (term for meaning) and c

Key words: Keyphrae extraction, Semantic relatedness, Word sense disambiguation

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