深度学习驱动的关键词提取:抽取与生成方法综述
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本文是一篇关于关键词提取研究的综述文档,主要探讨了文档主题中关键信息的自动识别技术——关键词提取。关键词是文档的核心表示,对于文本挖掘和信息检索至关重要。关键词提取技术主要分为两类:抽取式(Extractive Keyphrase Extraction)和生成式(Abstractive Keyphrase Generation)。 抽取式关键词提取方法,其核心思想是从文档中直接选取最能反映主题的词语或词组,这些关键词必定在原文中出现。这种方法的传统代表如Luhn的词频统计法,但随着研究的深入,出现了更复杂的统计模型和机器学习算法,如TF-IDF、TextRank等,它们利用词频、上下文关系和词义相似度等特征来确定关键词。然而,由于生成式方法的挑战性,抽取式方法一直是研究的热点。 生成式关键词提取则尝试从文档的主题出发,从词表中选择最相关的词语,即使这些词语可能并未直接出现在原文中。这类方法通常涉及更高级的自然语言理解和生成技术,比如基于神经网络的模型,如RNN、Transformer等,通过学习文档的语义结构来生成关键词。Meng等人的研究表明,生成式方法在实际应用中的效果不容忽视,尽管相较于抽取式,它面临更大的复杂性和技术难题。 文章的重点在于全面梳理关键词抽取和生成两种方法的发展历程,包括各自的原理、代表性算法以及优缺点分析。此外,它还探讨了关键词提取任务中的关键特征,如文档内容、语义结构、文本长度等,并介绍了评估关键词提取效果的标准,如精确率、召回率、F1分数等。 本文的主要贡献在于提供了全面的关键词提取技术综述,尤其强调了生成式方法的崛起,以及深度学习技术对其性能提升的影响。未来,随着自然语言处理技术的进步,关键词提取方法有望实现更精准、智能的自动化,从而更好地服务于文本分析和信息检索等领域。
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