基于TextRank和簇过滤的林业文本关键信息抽取研究

摘要：

目前,获取林业文本关键信息存在2个问题:关键信息获取主要从关键词角度考虑,忽略了词语的信息类型;网络上的林业文本没有统一的记述结构,词语信息类型提取困难.为此,本文提出了基于改进TextRank和簇过滤的林业文本关键信息抽取方法,以“关键词+信息类型”两部分表示文本关键信息.首先,抽取关键词并进行Word2Vec向量化,然后通过构建融合词语特征值、边权值的图模型对TextRank进行改进,对经迭代收敛得到的稳定图进行归并聚类形成簇;然后,设计簇品质评价公式进行簇过滤,再次应用TextRank形成最终簇集合;最后,对簇进行信息类型标注.对于测试文本,通过比较关键词向量和簇心向量的距离获得词语的信息类型,将信息类型与关键词结合得到文本的关键信息.基于2 000篇与林业政策新闻相关的林业文本进行实验,最终簇集合的紧密度为0.9680,间隔度为0.057 2,综合评价指标为0.8871;对其中400篇文本进行关键词人工标注,将本文关键词抽取方法与TextRank、TF-IDF等6种算法进行比较,结果表明,本文方法在MRR、Bpref、准确率和综合评价指标上均获得了较好的效果,说明本文方法在提取林业文本关键词方面具有优势.

关键词：林业文本、关键词抽取、TextRank、簇过滤、信息类型

所属期刊栏目：51

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;北京林业大学热点追踪项目

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：207-214,172