基于语义的汉语文献主题词提取算法研究

• 作者: 唐培丽 王树明 胡明
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 主题词提取 概念语义网络
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 535-540
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2005.05.016

摘要

为了适应信息时代的迅速发展,提高从汉语文献中自动提取主题词的准确率,给出一种基于语义理解的汉语文献主题词自动提取算法模型.该模型以中文文本为处理对象,结合领域背景,构建概念语义网络作为分词词典和知识库,用概念之间的联系和匹配取代传统的字面匹配,克服了仅局限于表面形式的缺陷;把自然语言处理从目前基于关键词层面提高到基于知识的层面,从而在概念层次上理解文献主题,突破了传统的关键词匹配的局限,在一定程度上解决了词汇差异问题.该方法能对自然语言进行某种程度的语义理解,利用领域知识来实现主题词的规范标引.实验表明,采用本方法对测试文档进行主题词提取的准确率可达到71.03%,与传统方法相比提高了近1.87倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树明	吉林大学计算机科学与技术学院	15	159	6.0	12.0
2	胡明	长春工业大学计算机科学与工程学院	35	397	9.0	19.0
3	唐培丽	长春工业大学计算机科学与工程学院	9	88	5.0	9.0