正文

关键词的提取（人工智能关键词的提取）

发布时间：2023-05-22 04:31:46 稿源：创意岭阅读： 138

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于关键词的提取的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，有小程序、在线网页版、PC客户端和批量生成器

问友Ai官网：https://ai.de1919.com。

本文目录:

如何在文章中正确寻找到关键词
论文的关键词怎么提取
论文中的关键词怎么提取
论文中的关键词怎么提取
关键词怎么提取

关键词的提取（人工智能关键词的提取）

如何在文章中正确寻找到关键词

1、从课题中抓关键词

题目是文章的眼睛，从题目中可以知道一篇文章要写的内容。文章题目本身就是对文章内容的高度概括，其中的关键词常为传达主要信息的词。碰到这样的文章，可以从题目入手，寻找文章的切入点。

2、从中心句中找关键词

一篇文章或一段话中有时会有一句中心句，在文章中我们把它称为总段或中心段，在段落中把它称为总起句。

中心段是对这篇文章的概括，中心句是对这段话的概括，我们能从中找出一个对这段话或这篇文章高度概括的词语，这种关键词一般都为这句话的主语，或句子中其他的名词部分如宾语或表语。把这些词语提取出来，就等于提取出了全篇文章的骨干。

3、从课后问题抓关键词

有些书的编者会在文章后设计一些思考问题，这些问题有些直奔这篇文章理解的难点，有些引出题目写法，还有会直接指向文章中心。回答这些问题，需要抓住中心段落，然后再抓住中心段落里的关键词来理解，从而理解文章的中心思想。

4、从过渡句中提取关键词

所谓过渡，是文章中用一定词句和段落，提示前后意思之间的联系，使它们有机连系起来，自然而然地由上文转入下文。过渡句就是联接上下文，由一个问题过渡到另一个问题的句子。

这样的句子往往出现在段落末尾或段落开头，有时也独立成一段。内容上这个句子和上下两段都有联系，往往这个句子中能找出概括上下两个段落的关键词。

5、从文章的中心思想抓关键词

从文章的中心找关键词，是为理解文章中心服务的，它围绕、突出文章中心，这些关键词不是出现在一个段落中，可能多个段落都有出现。需要有一定的阅读理解能力，能带着问题读文，找出文章中心的关键词，理解了它们，也就理解了文章。

论文的关键词怎么提取

关键词应准确地反映论文的主题：作者应在认真研究论文标题、摘要、正文内容及文中各种图表的基础上，提炼主题概念，选用能准确反映论文主题思想和特征内容的规范化的词语。　　　

（1）可借助于图书馆的《汉语主题词分类词表》进行筛选，从而准确无误地把关键词提取出来。还可参考每段的小标题选取。例如论文《生态需水对地下水生态系统的影响机理分析》的关键词：生态需水、地下水生态系统、生态环境等。如果把“系统”一词作为关键词，既可以表示操作系统，也可以服务系统，可以表明管理系统的意义等。因此它不具备本文的检索意义。故应将“系统”一词改为具备独立检索意义的词“生态系统”.　　　

（2）此外，随着科学技术的发展，新的科技名词术语不断出现，许多科技论文选用的关键词都是在现有的有关主题词表中没有列出的新学科或新技术术语。使用这些新的自由词时也应看其是否符合下列条件：具有独立的检索意义；促进新的学科或技术的发展；被国内外科技文献的检索工作接纳和兼容；与国际上着名科技刊物特别是着名检索刊物关键词的选用接轨。　　　　

但在下列情况下可选用自由词：　

主题词表中明显漏选的主题词；未被词表收录的新学科、新技术中的重要术语以及文章题名中的人名、地名；词表中未收录的地区、人物、文献、产品等名称及重要数据名称；某些概念采用组配‘结果出现多义时，被标引概念也可用自由词。　　2、关键词的遴选要点。　　　

　由于关键词是检索时的重要依据，所以其写作质量直接影响一篇论文在学术界的影响力、生命力，这就要求论文的关键词能充分表达论文的主题。科技论文关键词的遴选可以从以下四个方面考虑：从题目中找；从摘要中找；从论文的分级标题中找；从结论中找。关键词是从论文结论、摘要、标题中提炼抽取出的具有实质意义的、表达文章主题内容的词或组合词。作者应选用能反映论文内容特征的。通用性强的、为同行所熟知的词。

（1）从题目中找。

（2）从摘要中找关键词的示例。　　　

（3）从论文的分标题中找。　　　　

（4）从结论中找。　　　　

3、关键词合理使用注意的问题。　　　

3.1 关键词的逻辑组合应能表征论文主题内容。　　　　

关键词的主要作用是应能鲜明而直观地表达该论文的主题内容，并有助于查阅、检索。从关键词的一般性描述中可知，每一个关键词都应能表征某个或某一方面的确切含义。要完整准确地提示、表征一篇论文中有一定内涵的主题，就应通过数个关键词的逻辑组合来达到。显然，以一个包含较多内容的词组或短语作为关键词是不符合关键词原意与使用要求的。如：在“中国水利现代化和新水利理论的形成”一文中，关键词为“水利建设、流域规划、生态系统、可持续发展、水资源综合管理”,把水建设新理论都包括在内，有效地表征论文主题的内容。　　　　

3.2 有助于读者清晰理解论文主题内容。关键词除了有助于检索外，还应能清晰地提示论文主题。例如：在“鸭河口水库入库面源污染负荷预测研究”一文中，关键词为“面源污染、污染负荷、土壤流失、农田施肥、鸭河口水库”,关键词的写作时通过分析，把面源污染的主要因素“土壤流失、农田施肥”写入关键词，达到清晰地提示论文主题内容的作用。　　　　

3.3 有助于读者检索。　　　

　所选的关键词清晰地表征、提示了论文主题内容，还应考虑这些关键词是否有助于论文的检索。如采用“生态系统修复工程”这样的检索词进行文献检索，尽管这些检索词确实准确、清晰、完整地提示了要检索对象的主题，但由于这些检索词写作不符合关键词的一般写作要求与规范，用这些词作为关键词进行检索时就将遗漏掉许多与该论文密切相关的文献。例如：“生态系统修复工程”这个关键词就可以拆分为“生态系统”和“修复工程”这两个关键词，检索时通过合理的逻辑组合，一样可以查阅到与该关键词查阅结果完全相同的文献。但反过来，如果以“生态系统修复工程”作为关键词查阅与此相关的文献，若有些文献全文并未出现该词，仅出现“生态系统”和“修复工程”这样的词汇，这些文献就会漏检，使查阅者失去一些有价值的文献。　　　　

在科学技术信息迅猛发展的今天，全世界每天有几十万篇科技论文发表，学术界早已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。作者发表的论文不标注关键词或叙词，文献数据库就不会收录此类文章，读者就检索不到。关键词选得是否恰当，关系到该文被检索和该成果的利用率。

论文中的关键词怎么提取

关于论文的关键词的提取按以下方法提取：

1.论文的关键词数量在3-8个，位于“提要”的左下方。为了满足文献标引或检索工作的要求，关键词的选取具有一定的规范性。它包括主题词和自由词2个部分。

主题词是专门为文献的标引或检索而从自然语言的主要词汇中挑选出来并加以规范了的词或词组；自由词则是未规范化的即还未收入主题词表中的词或词组。在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。

2.论文的标题通常开门见山，直接说明了论文所叙述的内容，所以截取标题中的一个或几个中心词可以直接作为论文关键词。比如“老年人用药安全性及原则”就可以提取出“老年人”、“合理用药”等关键词。

3.一篇论文中出现频率最高的词绝大多数的时候都可以直接拿来做关键词。但要注意的是，因为论文字数多，信息量大，有时候高频词较多。这时要注意筛选，抓住主要矛盾。可以对高频词进行一个大致的排序，选取前几位。同时在关键词排列的时候也要根据与论文的相关性依次排列。

关键词的提取（人工智能关键词的提取）

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。

关键词怎么提取

在巨量的信息面前，很多信息是我们无法全面接收，因此我们需要从中筛选出一些我们感兴趣的或者有代表性的信息进行接收。那么这一个过程就是关键词提取技术。如果我们可以准确的将所有的文档都用几个简单的关键词描述，那么我们便可以通过关键词了解一篇文章的内容，这将会提高信息获取到效率。想要在海量的信息里提取出我们所需要的信息，就需要学会如何提取关键词。

一，TF-IDF算法（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频次算法）是一种基于统计的计算方法，常用于评估在一个文档集中一个词对某份文档的重要程度。这种思想是符合关键词抽取的需求，一个词语对文档越重要，那么是关键词的概率就越大，所以通常将TF-IDF算法应用在关键词提取中。

二，在上述的TF-IDF算法中，都需要基于一个现成的语料库，主题模型的关键词提取算法则是需要通过对大规模文档学习，发现文档的隐含主题。
三，而TextRank算法则是可以脱离语料库的基础，仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词。这也是TextRank算法的重要特点。TextRank算法的基本思想源于Google的PageRank算法。因此这里需要先了解下PageRank算法。

以上就是关于关键词的提取相关问题的回答。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。