【摘 要】
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[目的]利用CRF模型处理序列标注问题的优势,通过将词性信息和CRF模型融入BiLSTM网络,实现期刊关键词的自动抽取.[方法]将关键词抽取问题视为一个序列标注问题.对期刊文本进行
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院 北京100185;北京信息科技大学计算机学院 北京100185;北京拓尔思信息技术股份有限公司 北京100101
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[目的]利用CRF模型处理序列标注问题的优势,通过将词性信息和CRF模型融入BiLSTM网络,实现期刊关键词的自动抽取.[方法]将关键词抽取问题视为一个序列标注问题.对期刊文本进行分词和词性标注的预处理;对预处理后的文本使用Word2Vec模型进行Word Embedding向量化,获取字词的向量表达式;使用BiLSTM-CRF模型进行关键词的自动抽取.[结果]使用融合词性的BiLSTM-CRF网络,在采集的知网期刊文本上进行实验,在简单关键词方面,准确率较原始的BiLSTM模型提升3％;在复杂关键词方面,准确率较原始的BiLSTM模型提升12％.[局限]期刊关键词抽取模型无法准确抽取复杂关键词,需要针对复杂关键词层面进一步提升模型性能.[结论]融合词性的BiLSTM-CRF模型与传统方法相比,具有较高的识别准确率,是一种有效的关键词抽取方法.
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