【摘 要】
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关键词抽取技术是自然语言处理领域的一个研究热点。在目前的关键词抽取算法中,深度学习方法较少考虑到中文的特点,汉字粒度的信息利用不充分,中文短文本关键词的提取效果仍
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关键词抽取技术是自然语言处理领域的一个研究热点。在目前的关键词抽取算法中,深度学习方法较少考虑到中文的特点,汉字粒度的信息利用不充分,中文短文本关键词的提取效果仍有较大的提升空间。为了改进短文本的关键词提取效果,针对论文摘要关键词自动抽取任务,提出了一种将双向长短时记忆神经网络(Bidirectional Long Shot-Term Memory,BiLSTM)与注意力机制(Attention)相结合的基于序列标注(Sequence Tagging)的关键词提取模型(Bidirectional Long
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