【摘 要】
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传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息，不能解决一词多义问题，提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型，文中提出LDA-BERT-LightGBM（LB-LightGBM）模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布，根据阈值筛选出候选关键词，将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中，进行词向量训练，得到包含文本主题词向量，将文本关键词提取问题通过LightG
【基金项目】
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国家自然科学基金（61802251）；
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传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息，不能解决一词多义问题，提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型，文中提出LDA-BERT-LightGBM（LB-LightGBM）模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布，根据阈值筛选出候选关键词，将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中，进行词向量训练，得到包含文本主题词向量，将文本关键词提取问题通过LightGBM算法转化为二分类问题。通过实验对比textrank算法、LDA算法、LightGBM算法及文中提出的LB-LightGBM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1，结果表明当TopN取3至6时，F1的平均值比最优方法提升3.5%，该方法的抽取效果整体上均优于实验中所选取对比方法，能够更准确地发现文本关键词。
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