[发明专利]跨领域关键词提取方法有效
| 申请号： | 201910235391.8 | 申请日： | 2019-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN109918510B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 陈恩红;王亚楠;刘淇;秦川;徐童;王怡君;熊辉 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/12 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种跨领域关键词提取方法，包括：构建基于主题的对抗神经网络，其使用基于主题的编码器对源领域和目标领域的文本基于主题进行编码，并引入对抗学习来与双向自编码器来确保基于主题的编码器学习到的特征与领域无关以及保留目标领域的私有特征，最后由主题的对抗神经网络中的关键词标注器结合基于主题的编码器的输出，完成关键词提取；在训练阶段，不断优化基于主题的对抗神经网络内的各部分参数；在测试阶段，将目标领域的文本输入至训练好的基于主题的对抗神经网络，从而提取出关键词。该方法可实现无标签或少量标签的目标领域的关键词提取，相比传统模型，有效地利用了相关领域的信息。对于提取结果，在评价指标F1上有一定的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 领域 关键词 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种跨领域关键词提取方法，其特征在于，包括：构建基于主题的对抗神经网络，该基于主题的对抗神经网络使用基于主题的编码器对源领域和目标领域的文本基于主题进行编码，并引入对抗学习来与双向自编码器来确保基于主题的编码器学习到的特征与领域无关以及保留目标领域的私有特征，最后由主题的对抗神经网络中的关键词标注器结合基于主题的编码器的输出，完成关键词提取；在训练阶段，不断优化基于主题的对抗神经网络内的各部分参数；在测试阶段，将目标领域的文本输入至训练好的基于主题的对抗神经网络，从而提取出关键词。
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