科技文献关键词自动标注算法研究

• 作者: 倪娜 刘凯 李耀东
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 语言模型 标签预测 Latent Dirichlet Allocation Probabilistic Author-Topic Model
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 175-179
• 分类号: TP391
• 字数: 5558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.09.039

摘要

未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法.该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、Latent DirichletAllocation(LDA)模型、Probabilistic Author-Topic模型及语言模型+LDA模型的组合模型对训练集中的摘要文本和关键词建模,建立关键词和组成摘要文本特征词之间的关系,然后利用这些模型在未标注关键词的科技文献摘要上进行关键词的预测.在中英文数据上的实验结果表明,自动标注的关键词能较好地反映科技文献的内容；在所有模型中,语言模型+ LDA组合模型的效果最佳.