一种基于图和聚类的关键词自动提取方法

• 作者: 曾平 李盼盼 谢勤政 谭庆平 颜颖
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 提取 聚类 协同提取
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017196

摘要

目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭庆平	国防科学技术大学计算机学院	30	181	8.0	11.0
2	谢勤政	国防科学技术大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
3	颜颖	国防科学技术大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
4	曾平	国防科学技术大学计算机学院	2	4	1.0	2.0
5	李盼盼	国防科学技术大学计算机学院	1	0	0.0	0.0