基于主题与语义的对话语料关键词抽取方法

• 作者: 冯旭鹏 刘利军 李帅彬 胡迁 黄青松
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 对话语料 关键词抽取 语义信息 主题信息
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 27-32,60
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 6286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.12.006

摘要

对话信息反映对话者的兴趣,为快速了解对话主题或内容,抽取对话中关键词非常有意义.传统的对话语料关键词抽取方法多基于词频或者共现关系,却忽略语义和主题,因此提出一种基于语义和主题自动关键词抽取方法.结合中文语料训练得到词向量和主题模型;计算词的语义权重,包括词与全文语义相似度权重,词语义聚类权重,词性权重.根据词的语义权重得到Top-N词作为关键词;将TFIDF方法和语义权重方法抽取的关键词作为节点,基于节点间语义相似度建图,通过图迭代得到最终的关键词.该方法有效地解决传统算法忽略语义和主题的问题,同时兼顾词语频率.实验结果表明,该方法优于传统的TFIDF和TextRank方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄青松	昆明理工大学信息工程与自动化学院	91	265	9.0	12.0
5	刘利军	昆明理工大学信息工程与自动化学院	77	196	7.0	10.0
6	冯旭鹏	昆明理工大学教育技术与网络中心	34	77	5.0	7.0
7	李帅彬	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	3	1.0	1.0
8	胡迁	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	1	1.0	1.0