基于图的关键词提取方法研究  

Overview of Graph-Based Keyword Extraction Methods

作　　者：徐坚 孙瑜[3] Xu Jian;Sun Yu(Key Laboratory of Educational Informatization for Nationalities,Yunnan Normal University,Kuming Yunnan,650500,China;School of Information Engineering,Qujing Normal University,Qujing Yunnan 655001,China;School of Information,Yunnan Normal University,Kunming Yunnan 650500,China)

机构地区：[1]云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室,云南昆明650500 [2]曲靖师范学院信息工程学院,云南曲靖655011 [3]云南师范大学信息学院,云南昆明650500

出　　处：《曲靖师范学院学报》2020年第3期63-68,共6页Journal of Qujing Normal University

摘　　要：关键词提取是自然语言处理(NLP)应用中的一个重要步骤,其目的是捕获文档的主题,关键词提取广泛应用于信息检索、文本挖掘和自然语言处理中.在关键词提取方法中,最近的研究主流是基于图的关键词提取方法.为此,研究了基于图的关键词提取方法,分析比较了各种基于图的方法,为今后的研究提供了指导,并鼓励开发新的基于图的关键词提取方法.Keyword extraction is an important step in the application of natural language processing(NLP).Its purpose is to capture the main subject of a document.Keyword extraction is widely used in Information Retrieval,Text Mining,and Natural Language Processing.Among the keyword extraction methods,the recent research mainstream is graph-based keyword extraction methods.To this end,this article reviews graph-based keyword extraction methods,analyzes and compares various graph-based methods,provides guidance for future research,and encourages the development of new graph-based keyword extraction methods.

关 键 词：提取 基于图的方法 研究趋势 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]