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适用于隐含主题抽取的K最近邻关键词自动抽取

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情报学报 2009年第2期28卷 163-168页

作者：张庆国章成志薛德军张君玉同方知网（北京）技术有限公司北京100084 南京理工大学经济管理学院信息管理系南京210094 中国科学院研究生院北京100049

众所周知,K最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法,在很多领域都有出色的表现。本文利用K最近邻方法的思想,提出了一种基于K最近邻的关键词自动抽取方法。现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能抽取隐含主题。隐含主... 详细信息

众所周知,K最近邻方法作为机器学习领域的一个经典的方法,在很多领域都有出色的表现。本文利用K最近邻方法的思想,提出了一种基于K最近邻的关键词自动抽取方法。现有的关键词抽取技术仅仅是对正文词汇的抽取,不能抽取隐含主题。隐含主题的抽取是关键词自动抽取技术的难点,但是该方法可以有效抽取隐含主题。该方法首先对数据进行预处理,使用向量空间模型将文本表述为数学化语言;然后,以人工标注关键词的文献数据作为训练集,使用K最近邻方法构建新文献的关键词候选集;最后,根据关键词本身的特点对候选关键词做了有效的后处理。实验表明,该方法不仅可以提高关键词抽取的准确率和召回率,还可以有效抽取文章的隐含主题。

关键词：关键词自动抽取 K最近邻隐含主题向量空间模型

面向导航型网页关键词自动抽取的视觉模型与算法

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计算机应用 2012年第8期32卷 2360-2363,2368页

作者：彭浩蔡美玲陈继锋刘炽余炳锐湖南涉外经济学院计算机科学与技术学院长沙410205 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 中国电力出版社用电技术出版中心北京100005

导航型网页中往往包含了大量的噪声信息,为自动提取网页中的关键词带来了较大的困难。为此,提出一个新的网页表示模型PIX-PAGE和导航型网页关键词自动抽取算法P-KEA。PIX-PAGE模型利用提出的区域合并算法,将一张网页分割为适当粒度的区... 详细信息

导航型网页中往往包含了大量的噪声信息,为自动提取网页中的关键词带来了较大的困难。为此,提出一个新的网页表示模型PIX-PAGE和导航型网页关键词自动抽取算法P-KEA。PIX-PAGE模型利用提出的区域合并算法,将一张网页分割为适当粒度的区域;然后,依据人类视觉特点,对各区域进行视觉"奇异性"量化,同时利用奇异性传递规则进一步强化关键词相关区域的视觉"奇异性"。P-KEA根据PIX-PAGE模型模型的视觉量化结果,能够较准确地找到视觉突出区域中的关键词。实验结果表明,与基于DocView模型的算法DVM相比,P-KEA的准确率平均提高了20.9%。

关键词：区域合并视觉量化网页表示模型关键词自动抽取

面向Web文本关键词自动抽取的DON模型研究

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计算机工程与应用 2012年第31期48卷 115-119页

作者：彭浩蔡美玲王瑞龙余炳锐湖南涉外经济学院计算机科学与技术学院长沙410205 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 河南信阳供电公司河南信阳464000

Web网页中往往包含许多主题噪声,准确地自动抽取关键词成为技术难点。提出了一个文本对象网络模型DON,给出了对象节点的中心度概念和基于中心度的影响因子传播规则,并据此自动聚集DON中的主题社区(topic society),从而提高了模型的抗噪... 详细信息

Web网页中往往包含许多主题噪声,准确地自动抽取关键词成为技术难点。提出了一个文本对象网络模型DON,给出了对象节点的中心度概念和基于中心度的影响因子传播规则,并据此自动聚集DON中的主题社区(topic society),从而提高了模型的抗噪能力。提出一个基于DON的网页关键词自动抽取算法KEYDON(Keywords Extraction Algorithm Based on DON)。实验结果表明,与基于DocView模型的相应算法相比,KEYDON的准确率提高了近20%,这说明DON模型具有较强的抑制主题噪声能力。

关键词：文本对象网络 DON 中心度影响因子关键词自动抽取网页

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基于字同现频率的关键词自动抽取

北京信息科技大学学报（自然科学版） 2011年第6期26卷 35-38页

作者：都云程周伟韩艳铧吕学强北京信息科技大学中文信息处理研究中心北京100101

为提高关键词自动抽取的准确率,提出了基于字同现频率的关键词自动抽取算法。根据词的位置和文本长度改进TF/IDF算法,由字同现频率计算词的信息量,运用特征加权计算词的权重,选取权重大的词作为关键词。给出了关键词自动抽取的过程,设... 详细信息

为提高关键词自动抽取的准确率,提出了基于字同现频率的关键词自动抽取算法。根据词的位置和文本长度改进TF/IDF算法,由字同现频率计算词的信息量,运用特征加权计算词的权重,选取权重大的词作为关键词。给出了关键词自动抽取的过程,设计了关键词抽取的对比实验,验证该算法的有效性。实验结果表明该算法在准确率和召回率上具有优势。

关键词：关键词自动抽取字同现 TF/IDF 信息量

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Web新闻热点信息的自动发现及展示

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作者：唐远华华南理工大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展，网络媒体已经成为继报纸、广播、电视之后的第四大媒体。由于网络新闻所具备的开放性、信息传播的快速性等特点，使其成为热点信息传播的主要途径，也是产生热点信息的重要来源，因此，如何自动的从巨大的网络资... 详细信息

随着互联网的飞速发展，网络媒体已经成为继报纸、广播、电视之后的第四大媒体。由于网络新闻所具备的开放性、信息传播的快速性等特点，使其成为热点信息传播的主要途径，也是产生热点信息的重要来源，因此，如何自动的从巨大的网络资源中发现当前的热点事件及实体具有非常重要的意义。热点信息包括热点话题及热点词语，是指某段时间内社会上发生的重大事件或人们普遍关注的对象;本文通过研究现有的话题检测与跟踪以及关键词的自动抽取等技术，利用这些技术来自动发现网络新闻报道中热点信息，本文的主要工作有： 1、新闻网页的分类抓取及预处理操作。本文利用各大网站的编辑者将网页按目录结构存放这一特点，设计了一个分类抓取的网络爬虫，并在抓取的过程中进行网页的正文抽取。然后对正文信息进行分词、特征抽取等预处理操作，为后面的热点信息的发现提供数据。 2、针对高维向量的稀疏问题，提出了一种稀疏向量压缩存储和相似度计算方法。 3、热点信息的自动发现功能。首先分析了热点词语和热点话题的特点，采用中科院的分词工具ICTCLAS进行命名实体的抽取，结合PAT-Tree和互信息评估方法对非实体串进行抽取，最后进行热度评估，抽取出热点词语;使用Single-Pass二次聚类算法进行话题的检测与跟踪，首先对当天报道进行局部聚类，形成候选话题集，然后再与旧话题集进行归并聚类，形成最终的话题集，然后对这些话题进行热度排序，最终形成热点话题。 4、热点信息的展示功能。通过对热点话题和热点词语进行统计分析，最终以各种图表的方式进行了展示。

关键词：话题检测与跟踪关键词自动抽取文本聚类 PAT-Tree

基于意图识别的客服机器人框架设计与关键技术研究

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基于意图识别的客服机器人框架设计与关键技术研究

作者：王成柱武汉邮电科学研究院

学位级别：硕士

聊天机器人是自然语言处理领域的一个重要研究方向,旨在让用户能用自然语言的方式与机器进行沟通。基于常见问答对的问答系统,是聊天机器人的一种重要实现方法,通过比较用户的问题与问答对中问题的相似程度,快速地返回一个准确而简洁的... 详细信息

聊天机器人是自然语言处理领域的一个重要研究方向,旨在让用户能用自然语言的方式与机器进行沟通。基于常见问答对的问答系统,是聊天机器人的一种重要实现方法,通过比较用户的问题与问答对中问题的相似程度,快速地返回一个准确而简洁的答案,其中全面而准确的问答对是问答系统的基础,也是发展瓶颈。在客服领域,大量且真实的人工客服数据为问答系统的使用提供非常合适的应用场景,而且准确且高效的问答系统也为企业节约了客服成本,提高了客服效率。本文以母婴行业的电商客服为背景,主要做了以下几方面的工作:首先,本文针对传统基于常见问答对的问答系统(Frequently Asked Questions,FAQ)框架的不足,在传统FAQ框架的基础,加入意图识别模块,设计了一个新的客服机器人框架。然后,本文针对客服机器人框架中的三个关键技术,关键词自动抽取,意图识别和语义相似度计算,结合本文的实际应用场景,进行了深入的研究。设计了多种关键词特征,利用XGBOOST(eXtreme Gradient Boosting)算法构建了一个关键词自动抽取模型;设计了一个意图分类模板和多种意图识别特征,利用Softmax算法建立一个多分类模型进行意图识别;设计了多种语义相似度特征,基于XGBOOST算法构造语义相似度计算模型。最后,对本文所建立的三种模型进行了实验和评估。本文提出的关键词自动抽取方法相比传统的无监督方法和有监督方法准确率都有大幅提高;意图识别的平均准确率为78.4%;在不同相似性阈值的情况下,基于关键词自动抽取模型的语义相似度计算模型相比基于TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)的语义相似度计算模型准确率都有提高。将这三种模型用于本文提出的客服机器人框架和传统的FAQ框架,实验结果证明,本文提出的框架比传统的FAQ框架准确率更高。

关键词：问答系统关键词自动抽取意图识别语义相似度计算

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其它计算机理论与技术

电子科技文摘 2001年第4期 106-107页

Y2000-62515 01066132000年第9届模糊系统国际会议录,卷2=2000 theninth IEEE international conference on fuzzy systems,Vol.2 of 2[会,英]/The IEEE Neural Networks Coun-cil.—IEEE,2000.—1080P.(EC)本会议录共分2卷,本书为第2卷,收集了于2000年5月7～10日在德克萨斯州 San Antonio 召开的模糊系统会议上发表的100篇论文,内容涉及模糊控制,模糊逻辑,神经模糊模型与控制,智能计算,模糊查询及关键词自动抽取,可能性理论,Takagi-Sugeno模糊系统生成,学习系统与寻优计算,信号处理与通信,数据库与专家系统。

关键词：模糊系统神经网络系统计算机研究国际会议关键词自动抽取模糊控制模糊逻辑模糊模型专家系统可能性理论

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基于K最近邻的隐含主题自动抽取

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