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J-GLOBAL ID：201902252111007027   整理番号：19A0373434

weibo情報に基づく中国語キーワード抽出の研究【JST・京大機械翻訳】

Research of Chinese Keyword Extraction Based on Weibo Information

著者 (5件)： Xue Juntao (School of Electrical and information Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300072, China) ,  Zhao Yunfeng (School of Electrical and information Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300072, China) ,  Guo Hao (School of Electrical and information Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300072, China) ,  Li Kaiyu (School of Electrical and information Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300072, China) ,  Zhu Xinshan (School of Electrical and information Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300072, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WCICA  ページ： 1178-1183  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Weibo含有量は,複雑で変化可能な特性を持っている。そして,キーワード抽出の伝統的技術には,単語の意味を無視する限界がある。本論文は,TF-IDF方式を改良するために,音声の異なる重みを結合して,テキスト言語モデルを訓練するために,深い学習方法を使用した。ベクトル空間におけるベクトル計算にWeioコンテンツのプロセスを変換して,単語間の意味論的類似性をベクトル間の類似性を計算することによって得ることができた。次に,スライディングウィンドウにおける単語の類似性と用語頻度特徴を,エッジ重み最適化のためにTexrankの反復式に加えた。キーワード抽出の数とスライディングウィンドウのサイズを変えることによって,アルゴリズムの最適抽出効果を得た。本論文において提案したアルゴリズムは,キーワード抽出の等しい確率ジャンプと意味の欠如のような従来のTexrankアルゴリズムの問題を解決することができた。それには,低い時間複雑性とより少ないコーパス訓練の利点がある。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  ベクトル空間 ,  類似性 ,  最適化 ,  意味論 ,  アルゴリズム ,  *中国語 ,  コーパス ,  言語モデル ,  コンテンツ ,  単語
準シソーラス用語： 複雑性 ,  スライディングウィンドウ ,  テキスト ,  *キーワード抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 中国語 ,  キーワード抽出 ,  研究