基于BiLSTM-CRF的体育新闻主题词抽取方法

• 作者: 柴悦 江逸琪 赵彤洲 高佩东
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 体育新闻 主题词抽取 TextRank BiLSTM-CRF
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 机电与信息工程
• 页码范围: 102-107
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.201908018

摘要

针对典型的循环神经网络方法在抽取主题词时因缺少上下文相关的句子级信息而导致识别准确率较低的问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络条件随机场(BiLSTM-CRF)模型联合TextRank的主题词抽取方法.首先,利用TextRank对新闻文本进行主题句抽取,再使用双向长短期记忆(BiLSTM)模型获取文本的前后特征,最后使用条件随机场(CRF)完成句子级序列标注,得到主题词.在多组体育类新闻数据集上进行实验,该方法较对照组BiLSTM方法F1值提高约0.8％～5.1％,且用时更短.因此,改进的BiLSTM-CRF方法可显著提升主题词的抽取准确率和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵彤洲	武汉工程大学计算机科学与工程学院	35	113	6.0	9.0
2	柴悦	武汉工程大学计算机科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
3	江逸琪	武汉工程大学计算机科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
4	高佩东	武汉工程大学计算机科学与工程学院	2	0	0.0	0.0