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基于语义的文档关键词提取方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国石油大学北京地球物理与信息工程学院油气数据挖掘北京市重点实验室,北京102249, [2]中海油研究总院信息数据中心,北京100029
  • 相关基金:国家“863”计划资助项目(2009AA062802);国家自然科学基金资助项目(60473125);中国石油(CNPC)石油科技中青年创新基金资助项目(05E7013);国家重大专项子课题(G5800-08-ZS-WX)
中文摘要:

以语义为基础实现文档关键词提取是提高自动提取准确度的有效途径。以中文文档为处理对象,通过《同义词词林》计算词语间语义距离,对词语进行密度聚类,得到主题相关类,并从主题相关类中选取中心词作为关键词。通过统计实验和打分实验,证日月基于语义的文档关键词提取方法具有较高的准确率、召回率,并且提取的关键词具有较高的主题相关度。

英文摘要:

Document keywords extraction on the basis of semantic was an effective way to improve the accuracy of automatic extraction. This paper regarded Chinese document as processing object, calculated the semantic distances between words through the synonyms dictionary. Then, through density clustering of the words, it got theme related classes. Finally, it regar- ded the headwords selected from topic related classes as keywords. Statistical experiment and scale experiment prove that the semantic-based keyword extraction method for document has higher accuracy, recall rate and the extracted keywords have high- er related degrees to the topic.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049