| 段建勇,鲁朝阳,王昊,李欣,何丽.语义知识驱动的论文摘要关键词抽取方法[J].情报工程,2022,8(3):003-012 |
| 语义知识驱动的论文摘要关键词抽取方法 |
| A Semantic Knowledge-Driven Keyword Extraction Method for Paper Abstracts |
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| DOI：10.3772/j.issn.2095-915X.2022.03.001 |
| 中文关键词: 关键词抽取；融合知识；义原；词林 |
| 英文关键词: Keyword extraction; fusion of knowledge; sememe; cilin |
| 基金项目:国家自然科学基金项目“基于多源特征学习的中文查询纠错方法研究”（61672040）；“面向新闻事件的查询时效性计算模型研究”（61972003）；富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金“垂直领域知识图谱构建关键词技术研究”（ZD2021-11/05）；北京市教育委员会科学研究计划项目资助（KM202210009002）。 |
| 作者 | 单位 | | 段建勇 | 1. 北方工业大学信息学院 北京 100144；
2. 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室 北京 100038；
3. 北方工业大学CNONIX 国家标准应用与推广实验室 北京 100144 | | 鲁朝阳 | 1. 北方工业大学信息学院 北京 100144；
3. 北方工业大学CNONIX 国家标准应用与推广实验室 北京 100144 | | 王昊 | 1. 北方工业大学信息学院 北京 100144；
2. 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室 北京 100038；
3. 北方工业大学CNONIX 国家标准应用与推广实验室 北京 100144 | | 李欣 | 1. 北方工业大学信息学院 北京 100144；
3. 北方工业大学CNONIX 国家标准应用与推广实验室 北京 100144 | | 何丽 | 1. 北方工业大学信息学院 北京 100144；
3. 北方工业大学CNONIX 国家标准应用与推广实验室 北京 100144 |
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| 中文摘要: |
| [ 目的/ 意义] 关键词抽取技术可以帮助用户从海量文本中快速定位核心内容，对情报收集工作有着重要意义。目前，关键词抽取主要依靠词频和共现关系，忽视了知识库对关键词抽取的指导作用。[ 方法/ 过程] 本文提供了一种融合知识的关键词抽取方法，首先基于义原和词林构建词汇知识图谱，其次结合词语的共现关系，生成新的概率转移矩阵，最后实现关键词抽取。[ 结果/ 结论] 基于海量摘要数据集的实验表明，融合知识的关键词抽取方法，能有效提高现有关键词抽取方法的性能。 |
| 英文摘要: |
| [Objective/Significance] Keyword extraction technology can help users quickly locate core content from massive short texts, which is of great significance to intelligence collection. At present, keyword extraction mainly relies on word frequency and co-occurrence relationship, ignoring the guiding role of the knowledge base in keyword extraction. [Methods/Process] This article provides a method of keyword extraction that integrates knowledge. First, build a vocabulary knowledge graph based on the original meaning and the word forest, and then combine the co-occurrence relationship of the words to generate a new probability transition matrix, and finally realize the keyword extraction. [Results /Conclusions] Experiments based on massive abstract data sets show that the keyword extraction method based on fusion knowledge can effectively improve the performance of existing keyword extraction methods. |
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