关键词抽取方法研究
利用AI技术进行关键词提取与语义分析
利用AI技术进行关键词提取与语义分析一、关键词提取与语义分析的概述在如今信息爆炸式增长的时代，人们需要更快、更有效地处理海量文本信息。
利用人工智能（AI）技术进行关键词提取与语义分析成为了一种有效的解决方案。
关键词提取可以帮助我们挖掘出文本中最重要、最具代表性的单词或短语，而语义分析则可以深入理解这些关键词之间的联系与意义。
本文将介绍利用AI技术进行关键词提取与语义分析的方法及其应用领域。
二、关键词提取的方法1. 基于频率统计的方法：通过统计单词在文本中出现的频率来确定关键词。
常见的算法有TF-IDF和TextRank。
2. 基于机器学习的方法：训练一个分类器模型，通过学习已标注好分类的文档，进行预测新文档中可能成为关键词的单词。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络进行特征抽取和模式匹配，通过训练大规模数据集来完成关键词提取任务。
三、语义分析的方法1. 传统的基于规则和知识库的方法：构建专门的规则和知识库，利用领域专家的知识对关键词进行语义理解。
2. 基于分布式表示的方法：将单词或短语映射到一个高维度的向量空间中，通过比较向量之间的距离来衡量其语义相似性。
3. 基于深度学习的方法：使用神经网络进行语义表达的学习与提取，例如利用预训练模型BERT。
四、关键词提取与语义分析在实际应用中的意义1. 文本摘要与搜索引擎优化：通过提取关键词和理解文本语义，可以帮助生成更加准确清晰的文本摘要，并且能够提高搜索引擎对特定内容的检索效果。
这对于网站SEO和信息检索非常重要。
2. 知识图谱构建与问答系统：利用关键词提取和语义分析技术可以帮助构建知识图谱并辅助问答系统。
根据用户输入问题，系统可以处理并推断出用户真正想查询的信息，并给出精确准确的答案。
3. 舆情监测与情感分析：通过对大量文本进行关键词提取和语义分析，可以及时了解公众对特定事件或话题的反应和情感倾向。
这对于政府、企业和媒体等机构的舆情监测、品牌管理和市场调研具有重要意义。
一种关键词抽取方法研究
“ 对 比较 法” 成 进行 了算法优 化 。
关键 词 ： 关键 词 ； 法 ； 算 文本 中 图分 类号 ： Ｔ ３ １ Ｐ ０ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ７ －７ ６ ２ １ ） ６ ２９ ０ （０ １ 增刊 ． １９ ０ ０４ ．５
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｅ ｈｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｙ ｒ ｔ ａ ｔｏ Ｍ ｔ ｄ
ｒｔ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓ ｃ ￣ｉｄ ｏ ｔｂ ｓｎ ｘＴｉｉｇ ｍｅｈ ｄ，ａ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉｈ ｉｈ ｏ ｔｍｉａｉｎ ｉ ａ ｅ ｕ ｙ ｕ ｉ ｇ ａ Ｔｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ｎ ｅ ｅ ｉ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｃ
ｓ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｔｏ 。 Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｅ ｗｏ ｄ；ａ ｇ ｒｔ ｍ ；ｔ ｘ ｋｙ ｒ ｌｏ ｉ ｈ ｅｔ
性 、 识 表 示 的复 杂 性 ， 得 难 度 十分 巨大 ， 今 进 展 甚 微 。针 对 以上 两类 方 法 的不 足 ， 文 提 出 一 种 基 于 词 知 使 迄 本 频 统 计 的利 用 标 题 小 标 题 的 提取 和 “ 成对 比较法 ” 的关 键 词 抽 取方 法 。
ｌ 标 题 小标 题 的提取 和文 本 意义段 的 划分
一
级 小 标题 就 组 成 了 文 章 中各 个 级 别 的小 标 题 。
本文的方法是在 Ｈ ａ ｔ 出的 Ｔ ｘ ｉｎ 方法 的基 础上 ， 过利用 遗传算法 优化相关 参数 ， ｅｒ 提 ｓ ｅｔ ｌ ｇ Ｔｉ 通 来完成 文本 的隐式 章节划分任务。一篇文档的结构可 以描述 为一些子主题 的序列 。在科技说明文中子主题之 间有 时会 有 明显 的小标题 。而大部分的文章 中， 段落之 间没有 明显 的物理标 志 ， 本文针对 这种情 况利用 Ｔｘ ｉｎ ｅｔ ｌ ｇ算 Ｔｉ 法来解 决这 个问题。Ｔ ｘ ｉｎ 算 法将文章分成一系列大小为 Ｗ的块 （ ｌ ｋ ， ｅｔ ｌ ｇ Ｔｉ ｂｏ ） 对每一对邻近的块计算它们 之 ｃ 间的余 弦相 似度 。算 法假设 它们 越相似 ， 就越有可能是 一个 主题 的延续 ； 相反 ， 如果 相似度较 小就意 味着 它
Tag-TextRank:一种基于Tag的网页关键词抽取方法
Tag-TextRank：一种基于Tag的网页关键词抽取方法李鹏;王斌;石志伟;崔雅超;李恒训【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2012(49)11【摘要】Keyword extraction is to extract representative keywords from texts and has been widely used in most text processing applications. In this paper, we explore the use of tags for improving the performance of webpage keyword extraction task. Specifically, we first analyze the characteristics of bookmarking behavior and find that people usually use the same tags to label multiple topic-related webpages, which is shown by the fact that over 90% of labeled webpages can find relevant webpages through their tag information. Based on the discovery, we propose a method called Tag-TextRank. As an extension of the classic keyword extraction method TextRank, Tag-TextRank calculates the term importance based on a weighted term graph and the edge weight for a term pair is estimated by the statistics of the relevant documents which are introduced by a certain tag of the target webpage. The final importance score for a term is the combination of the above tag dependent importance scores. Tag-TextRank can measure the term relations by utilizing more documents so as to better estimate the term importance. Experimental results on a publicly available corpus show that Tag-TextRank outperforms TextRank on various metrics.%关键词抽取是从文本中抽取代表性关键词的过程,在文本处理领域中具有重要的应用价值.利用一种近年来受到广泛关注的新的信息源——社会化标签(tag)——来提高网页关键词抽取的质量,通过对Tag数据进行统计分析,发现用户往往对多个在话题上相关的网页使用同样的标签词,一个特定的文档可以通过其标注信息找到相关文档.在此基础上,提出了利用Tag进行关键词抽取的框架,并给出了一种具体的实现方法Tag—TextRank.该方法在TextRank基础上,通过目标文档中的每个Tag引入相关文档来估计词项图的边权重并计算得到词项的重要度,最后将不同Tag下的词项权重计算结果进行融合.在公开语科上的实验表明,Tag-TextRank在各项评价指标上均优于经典的关键词抽取方法TextRank,并具有很好的推广性.【总页数】8页(P2344-2351)【作者】李鹏;王斌;石志伟;崔雅超;李恒训【作者单位】中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190;中国科学院计算技术研究所北京 100190【正文语种】中文【中图分类】TP391.3【相关文献】1.基于改进TF-IDF的中文网页关键词抽取——以新闻网页为例 [J], 钱爱兵;江岚2.一种基于BP神经网络的关键词抽取方法 [J], 白晓雷;黄广君;段建辉3.一种基于LDA模型的关键词抽取方法 [J], 朱泽德;李淼;张健;曾伟辉;曾新华4.基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法 [J], 王晓艳;王珍珍5.一种基于种子扩散策略的关键词抽取方法 [J], 李强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于新闻语料的关键词抽取技术研究
基于新闻语料的关键词抽取技术研究随着互联网的快速发展，人们每天都会面临大量的信息和新闻。
然而，如何从这些海量的文本中提取出关键信息，成为了一个重要的研究领域。
本文将重点介绍基于新闻语料的关键词抽取技术的研究。
关键词抽取技术是一种自然语言处理技术，它的目标是从文本中自动提取出最能代表文章主题的词汇或短语。
这些关键词可以帮助读者快速了解文章的主题，提高信息的筛选效率。
基于新闻语料的关键词抽取技术的研究主要包括以下几个方面。
首先，词频统计是最简单也是最常用的关键词抽取方法之一。
该方法通过统计文本中词语的出现频率来确定关键词。
一般来说，出现频率高的词语往往与文章的主题相关性较高。
然而，该方法存在一个问题，即无法区分出常用词和特定领域的关键词。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的关键词抽取方法。
TF-IDF将词语的频率与在整个语料库中出现的频率进行比较，从而找出在特定文本中具有较高权重的词语。
通过这种方法，我们可以更准确地提取出与特定领域相关的关键词。
此外，基于机器学习的关键词抽取方法也受到了广泛关注。
这种方法通过构建一个分类模型，将文本中的词语划分为关键词和非关键词。
该模型可以根据训练集中的样本进行学习，从而自动提取出关键词。
然而，该方法需要大量的标注数据和复杂的特征工程，因此在实际应用中有一定的局限性。
总之，基于新闻语料的关键词抽取技术是一个具有挑战性的研究领域。
通过词频统计、TF-IDF和机器学习等方法，我们可以从海量的新闻语料中提取出与特定领域相关的关键词。
然而，这些方法仍然存在一定的局限性，需要进一步的研究和改进。
希望未来能够有更加准确和高效的关键词抽取技术出现，为人们提供更好的阅读体验和信息筛选工具。
利用自然语言处理提取文本关键信息的方法与案例
利用自然语言处理提取文本关键信息的方法与案例自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。
随着人工智能的快速发展，NLP在各个领域都有着广泛的应用。
本文将介绍一些利用自然语言处理技术提取文本关键信息的方法与案例。
一、文本预处理在进行文本关键信息提取之前，首先需要对文本进行预处理。
这包括去除文本中的标点符号、停用词（如“的”、“是”等无实际含义的词语）以及数字等。
同时，还可以进行词干化（stemming）和词形还原（lemmatization）等操作，将单词转化为其基本形式，以减少词汇的冗余。
二、关键词提取关键词提取是指从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的词语。
常用的关键词提取方法包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和TextRank算法。
TF-IDF是一种用于评估一个词语在文本中重要程度的统计方法。
它通过计算词语在文本中的频率（TF）和在整个语料库中的逆文档频率（IDF）来确定词语的重要性。
具有较高TF-IDF值的词语被认为是关键词。
TextRank算法是一种基于图模型的排序算法，它将文本中的词语作为节点，通过词语之间的共现关系构建图，并利用PageRank算法对词语进行排序。
排名靠前的词语被认为是关键词。
三、实体识别实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
实体识别可以通过规则匹配、基于规则的方法和基于机器学习的方法等进行。
基于规则的方法是指通过事先定义一系列规则，如正则表达式、词典匹配等，来识别实体。
这种方法的优点是简单易实现，但需要手动编写大量规则。
基于机器学习的方法是指利用机器学习算法，如条件随机场（CRF）和支持向量机（SVM），通过训练模型来识别实体。
这种方法的优点是可以自动学习特征和规则，但需要大量的标注数据进行训练。
基于相邻词的中文关键词自动抽取研究
基于相邻词的中文关键词自动抽取研究【摘要】文档关键词概括了文档的主题和内容，在信息检索、文本分类、文本聚类等领域有着重要应用。
在总结前人研究成果的基础上，提出了一种基于相邻词的中文关键词自动抽取算法。
在对50篇学术论文自动抽取关键词的实验中，采用精确匹配的评价获得了38.9％的精度和34.9％的召回率，采用近似匹配的评价获得了70.7％的精度和68.8％的召回率，能够为进一步的研究提供帮助。
【关键词】相邻词；关键词抽取；信息检索关键词是对文档的主题和主要内容的精炼概括。
中文关键词自动抽取的研究伴随着信息检索的发展不断地进行。
关键词自动抽取技术有着多方面的应用，包括文本分类、文本聚类、相关反馈、词表的自动丰富、新词热词的获取等等。
1.中文关键词抽取相关研究工作概述中文关键词自动抽取有过不少研究工作，前人采用的方法主要包括3种：①在字的级别上采用统计方法；②经过自动分词，在词的级别上利用词典、句法分析、词性标注等自然语言处理方法；③字级别和词级别的结合，统计方法和自然语言处理方法的融合。
但中文关键词自动抽取技术尚不够成熟，实验中获得的精度不够高，因而仍需要进一步研究才可能真正实用。
本文介绍的工作即为在前人研究工作基础上进行的改进。
2.基于相邻词的关键词抽取算法词t的相邻词指的是对句子进行分词后，在t之前的一个词和之后的一个词。
例如对“中文关键词抽取算法”分词后得到“中文／关键词／抽取／算法”，那么“关键词”的相邻词即为：“中文”（称为“前邻”）和“抽取”（称为“后邻”）。
显然，由于词可能出现在句首或者句尾，因此前邻和后邻有可能是空。
对文档中每个词t的相邻词的频繁程度进行考察，从而判断词t及其相邻词是否需要合并以成为语义完整的关键词。
对所有候选关键词计算权重，得到最重要的若干个关键词作为结果返回。
本文提出的算法对单篇文档自动抽取关键词。
关键词是文档中最重要的几个词，概括了文档的主题和主要内容。
文档中词的重要性通常可以用词在该文档中的出现频率（TF）和在大规模语料库中出现该词的文档篇数来衡量（一般使用词的文档频率倒数IDF）。
应用于用户兴趣建模的多文本关键词抽取研究
寇 苏玲 ， 庆 生 蔡
（ 中国科学技术 大学计算机系 ， 安徽 合肥 ２ ０ ２ ） ３０ ７ 摘要 ： 现有的关键词抽取算法大部分是基于单篇文档的， 虽然能成功抽取出单个文章的关键词 ， 却无法满足针对多文档 的关 联检索 。 以单文档关键 词抽取 为基础 ， 引人多文本文摘 中的质心概念和 Ｍ Ｒ公式并加 以变形 ， 出并 分析 比较 了两种 多文 Ｍ 提 档关键词抽取算法 ： 对内容相 近的多篇文章进行关键词抽 取 ， 并按照权重生成关键词向量， 建立基 于关键词向量空间的用户 兴趣模型。 通过对５ 个主题 １０ ０ 篇文章的测试 表明， 使用这两种算法提取出的关键 词的准确率和召 回率均达到了８ ％ 左右 ， ５ 能够较为准确地表示用户的兴趣模 型。 关键词： 关联检索 ； 关键词抽取 ； 用户模 型
准 的一种检索模型 ， 没有考 虑各个 分量 在文档 中 的频率 ， 而
１ 引言
随着互联 网的迅速 发展 和广泛 普及而 导致 网上信 息爆 炸性增长 ， 如何在互联 网上搜索 、 发现信息 ， 为用户提 供检索 服务 已成为检索者 日 益关注的问题。 前互 联 网上 的信 息查 目
基于人工智能的自动摘要与关键词提取研究
基于人工智能的自动摘要与关键词提取研究自动摘要与关键词提取是文本处理中非常重要的任务，它们可以帮助人们更快速、准确地把握文本的核心信息。
随着人工智能技术的发展，基于人工智能的自动摘要与关键词提取研究正变得越来越受关注。
本文将介绍人工智能在自动摘要与关键词提取领域的应用，并讨论各种方法的优缺点。
自动摘要是指根据一段文本的内容，自动生成一段包含核心信息的简洁准确的摘要。
传统的自动摘要方法主要基于统计和规则，通过统计词频、位置等信息来确定摘要中的关键词和句子。
然而，这种方法往往无法捕捉到文本的语义和上下文信息，导致生成的摘要质量不高。
而基于人工智能的自动摘要方法通过深度学习技术，可以更好地理解和抽取文本的语义信息。
常见的基于人工智能的自动摘要方法包括基于概率图模型的方法、基于神经网络的方法和基于强化学习的方法等。
基于概率图模型的自动摘要方法主要通过建模词语之间的关系来生成摘要。
其中，最常用的是使用隐含狄利克雷分配模型（LDA）或者主题模型来对词语进行主题建模，然后利用主题模型生成新的摘要。
这种方法能够很好地抓住文本中的主题关键词，但对于文本的连贯性和一致性处理较差。
基于神经网络的自动摘要方法则通过深度学习模型来抽取文本中的重要信息。
常见的方法包括编码-解码模型和注意力机制。
编码-解码模型先将文本编码成一个固定长度的向量表示，然后利用解码器来生成摘要。
这种方法能够较好地保存文本的上下文信息，但对于长文本的处理效果不佳。
而注意力机制则可以根据文本的重要性自适应地调整不同词语的权重，进一步提升摘要生成的质量。
基于强化学习的自动摘要方法是最近出现的一种方法，它通过训练智能体来学习生成最佳的摘要。
在训练过程中，智能体不断与环境进行交互，根据环境的反馈来调整自己的行为策略。
这种方法能够较好地捕捉文本的整体信息，并且可以根据不同任务进行调整，具有较强的灵活性。
然而，基于强化学习的自动摘要方法需要大量的训练数据和运算资源，训练过程较为复杂。
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词频方法
• Term-frequency inverse document-frequency (TFIDF)
▫ TF: the importance of the term within the document ▫ IDF: the informativeness of the term in the document set
Cosine，Euclid，PMI，NGD
• 聚类方法选取
▫ 层次聚类（hierarchical clustering） ▫ 谱聚类（spectral clustering） ▫ 消息传递聚类（Affinity Propagation）
实验结果
• 数据集合：论文摘要 • 参数影响
实验结果
• 与其他算法的比较 • 举例
研究思路
• 前述工作
▫ LDA：利用隐含主题模型发现文档主题 ▫ TextRank：利用文档内部结构信息
• 综合考虑文档主题和内部结构进行关键词抽取
▫ Topical-PageRank（TPR）
研究方法
研究方法
研究方法
示例
(a) Topic on “Terrorism”
(b) Topic on “Israel”
Zhiyuan Liu, Wenyi Huang, Yabin Zheng, Maosong Sun. Automatic Keyphrase Extraction via Topic Decomposition. The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2010.
▫ 利用文档内部信息构造文档主题 ▫ 利用文档外部信息构造文档主题 ▫ 结合文档内部、外部信息
• 利用无标注文档集中的文档与关键词的主题一致 性，弥合文档与关键词的词汇差异
研究内容
1. 通过文档词聚类构建主题进行关键词抽取 2. 利用隐含主题构建主题进行关键词抽取 3. 综合利用隐含主题和文档结构进行关键词抽取 4. 利用机器翻译弥合词汇差异进行关键词抽取 5. 关键词抽取的典型应用
关键词抽取的典型应用场景
新闻、学术论文 社会化标注
关键词标注方式
关键词抽取
关键词标注
关键词分配
社会化标注
关键词标注方法
二分类
有监督
多分类
关键词抽取 词频
无监督
图方法
有监督方法
• 转化为二分类问题
▫ 判断某个候选关键词是否为关键词 ▫ Frank 1999采用朴素贝叶斯分类器 ▫ Turney 2000采用C4.5决策树分类器
小结
• 提出了利用聚类对文档内部主题结构建模的关键 词抽取算法 • 对比了不同的相似度度量算法、聚类算法 • 较好地实现推荐关键词的覆盖性 • 问题
▫ 不同聚类个数较大地影响关键词抽取效果
Zhiyuan Liu, Peng Li, Yabin Zheng, Maosong Sun. Clustering to Find Exemplar Terms for Keyphrase Extraction. The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2009.
研究问题
• 文档和关键词都是对同一事物的描述
▫ 主题一致，词汇差异
• 词汇差异的表现
▫ 很多关键词在文档中出现次数不高 ▫ 有的关键词在文档中根本没有出现（尤其是短文本）
• 问题
▫ TFIDF、TextRank及其扩展、LDA等方法均没有很好 解决词汇差异问题
相关工作
• TextRank的扩展ExpandRank
▫ 一个文档往往有多个主题 ▫ 现有方法没有提供机制对主题进行较好覆盖
▫ 许多关键词在文档中频度较低、甚至没有出现
“machine transliteration” vs “machine translation” “iPad” vs “Apple”
研究思路
• 对文档主题结构进行建模，幵用于提高关键词抽 取的覆盖性
(c) Topic on “U.S.”
(d) TPR Result
实验
•
参数影响
参数影响
不同偏好参数设置的影响
与其他方法比较
与其他方法比较
与其他方法比较
小结
• LDA通过文档主题进行关键词抽取，因此取得较 TFIDF、TextRank较优的结果 • TPR综合了TextRank和LDA的优点，在两个数据集 合上都表现出了它的优势 • 由于TPR可以按照主题推荐关键词，因此可以用 于文档可视化，也可以用来进行查询导向（query focused）的关键词抽取
▫ 在构建词网时，同时考虑文档的近邻文档 ▫ 从“文档层次（document level）”利用外部信息 ▫ 容易引入噪音 ▫ 通过主题分布的相似度来对候选关键词排序 ▫ 从“主题层次（topic level）”利用外部信息 ▫ 由于主题一般是粗粒度的
倾向于推荐普通词 容易发生主题漂移
• LDA
应用使用情况-统计概览(5.25-9.29)
接口调用总次数 29003869 最近一周总用户量 80761 最近一个月总用户量 337348 累计总用户量 1275995
小结
• 系统受到了微博用户的普遍认可 • 微博关键词抽取系统验证了本文对于基于文档主 题结构关键词抽取研究的有效性 • 不足：交互机制
应用简介
• 以新浪微博为平台 • 利用关键词抽取技术获取用户发表微博的关键词 • 应用前景
▫ ▫ ▫ ▫ 发现和建模用户兴趣 为用户乊间链接赋予更丰富信息 推荐用户感兴趣的产品、信息和好友等 具有广阔的商业前景
应用界面
关键词抽取举例-我的微博关键词
关键词抽取举例-马少平老师的微博关键词
关键词抽取举例-MSRA的微博关键词
小结
• 通过幵行或者在线学习可以有效加速LDA学习 • 将在下部分一幵展示利用隐含主题模型进行关键 词抽取的效果
Zhiyuan Liu, Yuzhou Zhang, Edward Y. Chang, Maosong Sun. PLDA+: Parallel Latent Dirichlet Allocation with Data Placement and Pipeline Processing. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST), 2010.
▫ 摘要、文档往往较长
直接使用词对齐算法效率较低、效果较差
▫ 没有标题/摘要的时候怎么办
研究方法-构建翻译对集合
•
研究方法-构建翻译对集合
• 当没有标题或摘要，从文档正文中选择重要的句 子来与正文构成翻译对
▫ 选择文档第一句话 ▫ 选择与文档最相关的一句话
实验设置
• 句子对齐算法采用IBM Model-1的工具GIZA++ • 在13,702篇中文新闻上进行试验
研究动机与方法
• 动机：利用文档内部信息对文档主题进行建模 • 方法
▫ ▫ ▫ ▫ 在文档中选取候选关键词 计算候选关键词乊间的语义相似度 对文档中的词进行聚类 在每个聚类中选取聚类中心（exemplar）扩展出关 键词
算法细节
• 候选关键词相似度度量
▫ 基于同现关系的相似度 ▫ 基于维基百科的相似度
TextRank
构建词网 PageRank 选取排序最高 的词为关键词
文献综述-无监督方法小结
TFIDF: 仅考虑词自身频度
TextRank: 考虑文档内词间语义关系
研究问题
• 关键词应当具备以下特点
▫ 相关性，可读性，覆盖性 ▫ 关键词与文档主题保持一致性
• 如何在关键词抽取中考虑对文档主题的覆盖性 • 如何解决文档与关键词间的词汇差异问题
隐含主题模型示例
利用隐含主题模型进行关键词抽取
•
LDA学习算法
• Gibbs Sampling
其他位置上的 词w的主题分布
该文档其他位置上词 的主题分布
隐含主题模型的幵行研究
•
PLDA+算法
• 机器分为两种功能：
▫ 一部分机器用于维护训练文档 ▫ 一部分机器用于维护主题模型
PLDA+算法
实验结果
实验结果
实验结果-抽取重要句子构建翻译对
实验结果-关键词生成（keyword Generation）
• 在测试时，只能够根据新闻标题产生关键词
实验结果-关键词生成举例
• 文档题目：“以军方称伊朗能造核弹 可能据此对 伊朗动武”
方法 标准答案 SMT TFIDF TextRank 推荐关键词 "核武器","以色列","伊朗" “伊朗”,“动武”,“以军”,“以色列”,“军事”,“核武器” "伊>朗","动武","核弹","以军","据此“ "伊朗","可能","据此","核弹","动武"
隐含主题模型
• 对文档主题进行建模的无监督学习模型
▫ ▫ ▫ ▫ 由用户指定隐含主题个数 根据大规模文档集合中学习 每个主题是在词上的分布 每个词和文档都可以表示为主题上的分布
• 常见隐含主题模型
▫ Latent Semantic Analysis （LSA/LSI） ▫ Probabilistic LSA （pLSA） ▫ Latent Dirichlet allocation （LDA）