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Vol. 46 No. 6
Jun. 2018
第
期
电
子
学
报
2018
6
ACTA ELECTRONICA SINICA
年
月
基于加权超图随机游走的文献
关键词提取算法
, , ,
马慧芳 刘 芳 夏 琴 郝占军
(
,
西北师范大学计算机科学与工程学院 甘肃兰州
730070)
:
,
针对科技文献类标题短文本关键词提取时 已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文
摘
要
,
本词语较少建模往往存在高维稀疏问题 本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相
. , , ,
关推荐 该方法将文献标题视为超边 将标题中不同词项视为超点来构建超图 并对超图中的超边与超点同时加权 进
. ,
而设计一种基于加权超图随机游走的关键词提取算法对文献标题的词项进行提取 该模型通过对文献来源 发表年份
, .
以及被引次数建模来对超边进行加权 根据节点之间的关联度以及每对节点在特定标题中的共现距离对超点加权 最
, . ,
后 通过超图上的随机游走计算出节点的重要性进而确立可推荐的关键词 实验表明 与三种基准短文本关键词提取
,
算法相比 本文算法在精确率和召回率方面均有所提高
.
:
;
;
;
;
;
关键词
中图分类号
URL: http: / /www. ejournal. org. cn
加权超图 加权策略 关键词推荐 随机游走 自然语言处理 数据挖掘
TP393. 092 0372-2112 ( 2018) 06-1410-05
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2018. 06. 020
:
:
A
:
文章编号
文献标识码
电子学报
Keywords Extraction Algorithm Based on
Weighted Hypergraph Random Walk
MA Hui-fang,LIU Fang,XIA Qin,HAO Zhan-jun
( College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University,Lanzhou,Gansu 730070,China)
Abstract: It is difficult for the existing natural language processing algorithms to model the time and authority of
short texts such as paper titles of scientific literature. Besides,the short texts always tend to have fewer words and thus suffer
from high dimension and sparsity. A keyword extraction method involving both real-time and authoritativeness is presented.
A weighted hyper-graph is constructed where vertexes represent weighted terms and weighted hyper-edges measure the se-
mantic relatedness of both binary relations and nary relations among terms. On one hand,the source of the documents,the
year of publication and number of citations are considered for weighting hyper-edges,on the other hand,the degree of associ-
ation between the nodes and co-occurrence distance for each pair of nodes in particular title are calculated for weighting hy-
per-vertexes. The random walk approach is performed on the weighted hyper-graph to obtain the recommended keywords.
Experimental results demonstrated that compared with three baseline algorithms,the proposed approach is able to extract key-
words with higher precision and recall.
Key words: weighted hypergraph; weighting strategy; keywords extraction; random walk; natural language process-
ing; data mining
,
献的高度性总结 也是知识概念表达和交流的主要形
1
引言
. ,
式 本文所选定的研究对象为文献标题 已有的研究主
如何选择合理关键词进行检索是科技文献检索过
:
要涉及以下两个研究领域 短文本关键词抽取和基于
. ,
程中经常遇到的问题 对文献而言 其标题本身是对文
.
超图的应用 部分研究者把关键词抽取看作是分类问
: 2017-01-23;
: 2017-07-20; :
责任编辑 覃怀银
收稿日期
修回日期
:
基金项目 国家自然科学基金
( No. 61762078,No. 61363058,No. 61762079,No. 61762080) ;
( No.
中科院智能信息处理重点实验室开放课题
IIP2014-4) ;
( No. kx201705)
广西可信软件重点实验室研究课题
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