关键词提取技术的目前现状（关键词提取技术的目前现状和趋势）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于关键词提取技术的目前现状的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工提取关键词与计算机提取关键词有什么不同？

• 2、论文中的关键词怎么提取

• 3、数学建模论文中的关键词怎样提取?

• 4、情感解析技术现在能做到什么？

一、人工提取关键词与计算机提取关键词有什么不同？

人工提取关键词更加灵活多变，而计算机提取关键词比较死板，是根据一定规律来提取的。

二、论文中的关键词怎么提取

关键词是对文章核心内容的强调和突出，一般选取关键词可以从以下两个方向去着手。一是从文章的题目、摘要、各级标题和正文反复强调的内容中选取。二是从文章的研究背景、研究对象、研究问题、核心研究内容、研究目的、研究视角理论、研究方法、核心研究结论等等中选取。

什么是关键词：关键词是从论文题目、摘要和正文选择中选择最能表达出论文主题特色的专业名词术语。

使用关键词的目的：关键词的标引是便于了解论文的主要内容，是标引人员选择主题词、建立数据库和文献检索的依据。关键词的正确使用是便于读者进行检索和引用、保证学术成果传播的重要内容，因此本文将谈谈学术论文写作如何选取关键词。关键词是为了用于数据库对文章进行整理归档和后来学者进行检索和筛选。当我们在检索文献时，最先看到的是完整的论文标题、摘要和关键词，是不需要购买数据库访问权限下就可以获取的信息。其主要目的对于读者来说就是为了方便读者进行检索和筛选。读者可以通过阅读论文标题、摘要和关键词决定要不要下载全文进行阅读和引用。

三、数学建模论文中的关键词怎样提取?

正确选取和标引关键词，既有利于论文被检索，也有利于扩大该成果的利用率，其作用不可小觑。那么如何提取，请看以下总结。

一、化学分子式不可作关键词，而应用化学名称

如应用“氯化钠”，而不可用“Nacl”。通常缩写词也不可作关键词，“HBsAg”应标引为“乙型肝炎病毒表面抗原”，但已普遍使用的缩写词除外，如DNA、CT等。

切忌随便缩写关键词，比如，将再生障碍性贫血写作“再障”，将肺源性心脏病写作“肺心病”，将肩关节周围炎写作“肩周炎”等，都是不符合名词术语规范的。还有的使用药品的商品名，如“都可喜”“胃复安”等也是不符合规范的。

二、不宜用过长的句子成分来代替关键词

关键词之间固然可相互组配，但词与词之间大多是孤立的，语法上无关联。因此用过长的句子成分来代替关键词是不宜的，也不符合尽量用规范的检索语言来标引关键词的原则。

在医学论文中不应将诸如“眼眶良性淋巴组织增生性疾病”“肝炎后肝硬化”等作为关键词，而应把它们分别改为“淋巴组织增生病；眼眶”“慢性肝炎；肝硬化”。

三、选好首标词

首标词是表达文章主题最核心的关键词，它是数个关键词第一个标引的词，它的选择是否准确，直接关系到关键词标引的质量和影响到医学文献检索的速度和准确度。如果认为选取关键词只要选全就可以是不妥的，选词排序应有主有次，主次明确。

医学论文标题是高度概括精炼而成，通常包含研究目的、研究对象、实验方法和技术。标题中的专业词汇在很大程度上概括了主题的含义，所以首先可以考虑从标题中选取首标词。

当论文篇名中的概念写得过大或过小时，首标词的选取就不能局限在标题的范围内，应进一步在论文的摘要中选择。

医学论文在标引数个关键词时，因标题中经常将研究对象或实验（手术）方法排列在前，故以研究对象、实验方法和诊断与治疗手段作首标词的较多见，这是错误的。

例如，“儿童过敏性紫癜108例临床分析”一文的首标词应为“过敏性紫癜”，而不应为“儿童”；“超声中频电疗法治疗颞下颌关节病的疗效观察”一文的首标词应为“颞下颌关节病”，而不应为“超声疗法”。

四、词性宜实不宜虚

关键词的标引从词语的意义上讲，应该是具体、实在的。应尽量避免用抽象、空洞的词来做关键词，因为缺乏针对性的标引是无效标引。

例如“外科治疗小儿先天性髋脱位的手术指征”的关键词：先天性髋脱位、小儿、外科治疗、手术指征，“外科治疗”和“手术指征”均为无实质性内容的关键词，应删去，补充一个具体手术方法“髋臼成形术”做关键词。

再比如，“产科急症子宫切除29例临床分析”关键词：产科、急症子宫切除、并发症、临床分析，正确标引应改为“胎盘粘连、宫缩乏力、子宫破裂”（病因），“产后出血”（结果），“子宫全切术”（手术方式）。

五、专指性规则

一个关键词最好只表达一个主题概念，这样不容易产生歧义。例如，“癌前病变”这一词组就不适合作为关键词，因为它不具备专指性。

我们知道，“肝硬化”是肝癌的癌前病变，“慢性萎缩性胃炎”是胃癌的癌前病变，“乳腺纤维性增生”是乳癌的癌前病变，“溃疡性结肠炎”是肠癌的癌前病变。仅标一个“癌前病变”，不清楚到底指的是哪一种癌症。

关键词在论文标题中的出现率一般在85％以上，在摘要中的出现率为90％，只有10％～15％的关键词从正文中选标。最成功的关键词标引，是这组关键词包括了该篇文章的全部信息，至少应准确表达文章的中心内容和研究主题。

但不容乐观的是，很多人图省事儿，不进行全文阅读和主题分析，仅根据文题草率选择几个词充作关键词。笔者的体会是，选取和标引关键词，要以全文为依据，以结论和摘要为重点，以标题为首选，避免误标、漏标和复标的情况发生。

投稿作者可登陆http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh网站从美国国立医学图书馆的MeSH数据库中选取关键词，其中文译名可参照中国医学科学院信息研究所编译的《医学主题词注释字顺表》。

四、情感解析技术现在能做到什么？

情感解析技术实质上也就是人工智能中的自然语言处理技术中的一种。

也许前两年我还很难回答你这个问题，不过随着机器学习技术、硬件迭代等因素这两年人工智能得到了极大的发展，自然语言处理也就有了越来越多地实用价值。

在正式回答你的问题之前，我们先要明白，作为人工智能技术基础的机器学习，其最重要的就是需要有充分大的样本数据进行训练，即需要先给机器一些已知“情感”的语言数据，才可以获取最终的解析引擎。这一点尤为重要，因为这决定了能产生使用价值的领域一定存在着易获取、易分析的语言数据才行。当然同时又要对顾客/消费者的情感反馈有着积极地需求。

以这两个为条件，那么结果显而易见了：

1、对话机器人。诸如微软小冰、苹果siri等。非常容易理解，因为“对话”本身就是语言数据之间的沟通，而情感数据作为从语言数据中提炼出来的附加价值信息，对智能对话机器人的“人性化”来说当然是有百利而无一弊。而且，对于这些大企业来说，巨量的语言数据也相当容易获取。

3、情绪客服质检。这是一个很容易被忽略的行业，但是确实人工智能情感解析最直接最有效的应用之一。试想一下，客服质检需要做的是什么工作：判断客服人员工作是否到位……传统的客服质检只能通过堆叠人力的方式，主观、抽样判断。而现有的所谓“客服质检”系统也只不过是关键词提取、匹配，根本不是质检。但是情绪解析的出现彻底改变了这一状况，其实也不难理解，因为判断客服工作最直接的指标不就是顾客的“满意程度”嘛，而通过情绪解析获取的顾客通话或文本输入中的“情感状态及变化趋势”不就满足了这一条件。唯一的一个问题就是这需要很强的情绪解析实践能力，对准确率和技术基础有着很高的要求，故目前为止也只有很少几家诸如语忆科技等提供商才有这样的技术。但事实上，客服质检一定会是最需要情绪解析的细分行业之一。

2、各种评论分析。这点也不难理解，在当今电商消费已经变成主流的网络时代，电商上会产生海量的评论数据。在以前，由于评论量不多，且是非结构化数据，文本处理能力又有限，导致品牌方们很难从中获取有用的信息，从而有巨量的评论数据被浪费。但是如今已经不一样了，像以上所提到的一些优秀的引擎提供商，不仅可以从评论中提取关键词、还能通过情绪解析明白用户的满意程度。一些上文提到的供应商有的还能做到对特定关键词的观点提取。这些都能帮助甲方从评论中挖掘非常有价值的消费者洞察。不难想象，一旦技术成熟，像评论一样的非结构化数据作为用户想法的直接传递，其价值将会远超那些“浏览量”“互动率”等结构化数据……

……

除此之外，还有如书籍分析归类、教育辅导优化、歌词台词总结等等很多应用场景，只不过有些商业价值不明显的领域仍然需要大胆的创新者去研究和开拓。不过无论如何，在这个人工智能兴起的时代，情绪解析仍处于朝阳时代，还具备着极大的潜力等待被挖掘~

以上就是关于关键词提取技术的目前现状相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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