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一种无需手工标注的半监督学习关键词抽取方法
被引量:
1
1
作者
蔡茂东
沈国华
黄志球
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期69-74,共6页
关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据...
关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据集的前提上的,无法在低资源环境下快速运用.本文提出了一种考虑词频、词长以及词大小写特征的无监督算法以及结合了该无监督算法的自扩展迭代的半监督学习关键词抽取方法.半监督学习方法在同样无需手工标注关键词的前提下,相比无监督算法具有更高的F1值.
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关键词
半监督学习
无监督算法
自扩展迭代
低资源环境
关键词抽取
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职称材料
题名
一种无需手工标注的半监督学习关键词抽取方法
被引量:
1
1
作者
蔡茂东
沈国华
黄志球
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室
软件新技术与产业化协同创新中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期69-74,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1003902)资助
国家自然科学基金项目(61772270)资助
民航应急科学与技术重点实验室开放基金项目(NJ2022022)资助.
文摘
关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据集的前提上的,无法在低资源环境下快速运用.本文提出了一种考虑词频、词长以及词大小写特征的无监督算法以及结合了该无监督算法的自扩展迭代的半监督学习关键词抽取方法.半监督学习方法在同样无需手工标注关键词的前提下,相比无监督算法具有更高的F1值.
关键词
半监督学习
无监督算法
自扩展迭代
低资源环境
关键词抽取
Keywords
semi-supervised learning
unsupervised algorithm
self-expanding iteration
low-resource environments
key-phrase extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种无需手工标注的半监督学习关键词抽取方法
蔡茂东
沈国华
黄志球
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
1
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