图模型驱动的关键词挖掘技术

"基于图模型的关键词挖掘方法，翟周伟，刘刚，吕玉琴 - 计算机应用 - 中文信息处理 - 关键词挖掘 - 复杂网络 - 综合测度" 本文是关于利用图模型进行关键词挖掘的研究，由翟周伟、刘刚和吕玉琴共同撰写，发表在《中国科技论文在线》。该研究受到国家自然科学基金的支持，主要关注的是文本挖掘和自然语言处理领域。作者们提出了一种创新的方法，旨在改进传统的关键词提取技术，如TF-IDF。 在他们的方法中，首先采用K最邻近耦合图模型（K-Nearest Neighbor Coupling Graph Model）来构建文档的语义结构图。这一过程将文档中的每个词语视为图中的节点，通过分析词语之间的关联性来形成边。这样构建的图能够反映出文档内部词语的语义关系，有助于捕捉到更深层次的上下文信息。 接着，他们引入了四个指标来评估词语节点的重要性：聚类系数变化量、平均路径长度变化量、TF-IDF值以及区域位置因子。聚类系数衡量了节点的局部连通性，而平均路径长度则反映了整个图的平均距离，这两个指标可以帮助识别那些在网络中起关键作用的节点。TF-IDF是一种经典的文本检索度量，它考虑了词语在整个文档集合中的频率和文档内的频率，以确定其重要性。区域位置因子则考虑了词语在文档中的位置，因为文档开头或结尾的词语往往更能反映主题。 通过这些指标计算出每个词语的重要性得分后，选取得分较高的词语作为候选关键词集。最后，应用短语合并规则，将相关的单个词汇组合成短语，形成最终的关键词列表。这种方法试图捕获到更准确、更有意义的关键词组合，从而提高关键词挖掘的准确性。 实验结果显示，基于图模型的关键词挖掘方法相比传统的TF-IDF和小世界特征方法表现更优，这表明在处理复杂的语义关系和提取具有代表性的关键词时，图模型能提供更有效的解决方案。 关键词挖掘在计算机应用领域，特别是在中文信息处理中扮演着至关重要的角色，因为它直接影响到信息检索、文本分类、情感分析等任务的效果。通过采用这种综合测度的图模型方法，可以提升这些任务的性能，为信息检索系统提供更为精准的输入，进一步推动智能信息处理和通信软件的发展。