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J-GLOBAL ID：202002216798862485   整理番号：20A1709133

テキストランクと分類TF-IDFに基づくニュースキーワード抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

News keywords extraction algorithm based on TextRank and classified TF-IDF

著者 (4件)： Ao Xiong (Beijing University of Posts & Telecommunications (BUPT), China,Beijing,China) ,  Yu Xin (Beijing University of Posts and Telecommunications, China,Beijing,China) ,  Liu Derong (Beijing University of Posts and Telecommunications, China,Beijing,China) ,  Tian Hongkang (Beijing University of Posts & Telecommunications (BUPT), China,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IWCMC  ページ： 1364-1369  発行年： 2020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： TextRankアルゴリズムはキーワードとして頻繁な発生で単語を抽出する傾向があり,一方,TF-IDFはキーワードを抽出するためにテキストライブラリにおける単語頻度関係のみを考慮する。2つのアルゴリズムの利点を結合するために,本論文は,同じカテゴリー歴史的ニュース図書館とテキストランク(TFSL-TR)の重みづけTF-IDFを提案した。この方法は,最初にLSTMに基づく分類モデルを使用し,ニュースを分類し,目標ニュースカテゴリの新しいライブラリを用いて単語の最初の重みとしてTF-IDF値を計算した。次に,単語の2番目の重みを計算するために,TextRankアルゴリズムを使用した。最後に,重みによって2つの重みを合計して,サイズの順序でキーワードとしてTopK単語を取る。実験は,中国のニュースライブラリにおいて実行して,結果は伝統的方法と比較して,TFSL-TRがキーワード抽出の精度を効果的に改良することができることを示した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  *キーワード ,  *ニュース ,  重みづけ ,  単語
準シソーラス用語： *キーワード抽出 ,  分類モデル ,  長短期記憶 , 【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 (4件)： 分類 ,  ニュース ,  キーワード抽出 ,  アルゴリズム