大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于關(guān)鍵詞提取技術(shù)的目前現(xiàn)狀的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工提取關(guān)鍵詞與計(jì)算機(jī)提取關(guān)鍵詞有什么不同？

• 2、論文中的關(guān)鍵詞怎么提取

• 3、數(shù)學(xué)建模論文中的關(guān)鍵詞怎樣提取?

• 4、情感解析技術(shù)現(xiàn)在能做到什么？

一、人工提取關(guān)鍵詞與計(jì)算機(jī)提取關(guān)鍵詞有什么不同？

人工提取關(guān)鍵詞更加靈活多變，而計(jì)算機(jī)提取關(guān)鍵詞比較死板，是根據(jù)一定規(guī)律來提取的。

二、論文中的關(guān)鍵詞怎么提取

關(guān)鍵詞是對文章核心內(nèi)容的強(qiáng)調(diào)和突出，一般選取關(guān)鍵詞可以從以下兩個(gè)方向去著手。一是從文章的題目、摘要、各級標(biāo)題和正文反復(fù)強(qiáng)調(diào)的內(nèi)容中選取。二是從文章的研究背景、研究對象、研究問題、核心研究內(nèi)容、研究目的、研究視角理論、研究方法、核心研究結(jié)論等等中選取。

什么是關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞是從論文題目、摘要和正文選擇中選擇最能表達(dá)出論文主題特色的專業(yè)名詞術(shù)語。

使用關(guān)鍵詞的目的：關(guān)鍵詞的標(biāo)引是便于了解論文的主要內(nèi)容，是標(biāo)引人員選擇主題詞、建立數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)檢索的依據(jù)。關(guān)鍵詞的正確使用是便于讀者進(jìn)行檢索和引用、保證學(xué)術(shù)成果傳播的重要內(nèi)容，因此本文將談?wù)剬W(xué)術(shù)論文寫作如何選取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是為了用于數(shù)據(jù)庫對文章進(jìn)行整理歸檔和后來學(xué)者進(jìn)行檢索和篩選。當(dāng)我們在檢索文獻(xiàn)時(shí)，最先看到的是完整的論文標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞，是不需要購買數(shù)據(jù)庫訪問權(quán)限下就可以獲取的信息。其主要目的對于讀者來說就是為了方便讀者進(jìn)行檢索和篩選。讀者可以通過閱讀論文標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞決定要不要下載全文進(jìn)行閱讀和引用。

三、數(shù)學(xué)建模論文中的關(guān)鍵詞怎樣提取?

正確選取和標(biāo)引關(guān)鍵詞，既有利于論文被檢索，也有利于擴(kuò)大該成果的利用率，其作用不可小覷。那么如何提取，請看以下總結(jié)。

一、化學(xué)分子式不可作關(guān)鍵詞，而應(yīng)用化學(xué)名稱

如應(yīng)用“氯化鈉”，而不可用“Nacl”。通常縮寫詞也不可作關(guān)鍵詞，“HBsAg”應(yīng)標(biāo)引為“乙型肝炎病毒表面抗原”，但已普遍使用的縮寫詞除外，如DNA、CT等。

切忌隨便縮寫關(guān)鍵詞，比如，將再生障礙性貧血寫作“再障”，將肺源性心臟病寫作“肺心病”，將肩關(guān)節(jié)周圍炎寫作“肩周炎”等，都是不符合名詞術(shù)語規(guī)范的。還有的使用藥品的商品名，如“都可喜”“胃復(fù)安”等也是不符合規(guī)范的。

二、不宜用過長的句子成分來代替關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞之間固然可相互組配，但詞與詞之間大多是孤立的，語法上無關(guān)聯(lián)。因此用過長的句子成分來代替關(guān)鍵詞是不宜的，也不符合盡量用規(guī)范的檢索語言來標(biāo)引關(guān)鍵詞的原則。

在醫(yī)學(xué)論文中不應(yīng)將諸如“眼眶良性淋巴組織增生性疾病”“肝炎后肝硬化”等作為關(guān)鍵詞，而應(yīng)把它們分別改為“淋巴組織增生病；眼眶”“慢性肝炎；肝硬化”。

三、選好首標(biāo)詞

首標(biāo)詞是表達(dá)文章主題最核心的關(guān)鍵詞，它是數(shù)個(gè)關(guān)鍵詞第一個(gè)標(biāo)引的詞，它的選擇是否準(zhǔn)確，直接關(guān)系到關(guān)鍵詞標(biāo)引的質(zhì)量和影響到醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索的速度和準(zhǔn)確度。如果認(rèn)為選取關(guān)鍵詞只要選全就可以是不妥的，選詞排序應(yīng)有主有次，主次明確。

醫(yī)學(xué)論文標(biāo)題是高度概括精煉而成，通常包含研究目的、研究對象、實(shí)驗(yàn)方法和技術(shù)。標(biāo)題中的專業(yè)詞匯在很大程度上概括了主題的含義，所以首先可以考慮從標(biāo)題中選取首標(biāo)詞。

當(dāng)論文篇名中的概念寫得過大或過小時(shí)，首標(biāo)詞的選取就不能局限在標(biāo)題的范圍內(nèi)，應(yīng)進(jìn)一步在論文的摘要中選擇。

醫(yī)學(xué)論文在標(biāo)引數(shù)個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，因標(biāo)題中經(jīng)常將研究對象或?qū)嶒?yàn)（手術(shù)）方法排列在前，故以研究對象、實(shí)驗(yàn)方法和診斷與治療手段作首標(biāo)詞的較多見，這是錯(cuò)誤的。

例如，“兒童過敏性紫癜108例臨床分析”一文的首標(biāo)詞應(yīng)為“過敏性紫癜”，而不應(yīng)為“兒童”；“超聲中頻電療法治療顳下頜關(guān)節(jié)病的療效觀察”一文的首標(biāo)詞應(yīng)為“顳下頜關(guān)節(jié)病”，而不應(yīng)為“超聲療法”。

四、詞性宜實(shí)不宜虛

關(guān)鍵詞的標(biāo)引從詞語的意義上講，應(yīng)該是具體、實(shí)在的。應(yīng)盡量避免用抽象、空洞的詞來做關(guān)鍵詞，因?yàn)槿狈︶槍π缘臉?biāo)引是無效標(biāo)引。

例如“外科治療小兒先天性髖脫位的手術(shù)指征”的關(guān)鍵詞：先天性髖脫位、小兒、外科治療、手術(shù)指征，“外科治療”和“手術(shù)指征”均為無實(shí)質(zhì)性內(nèi)容的關(guān)鍵詞，應(yīng)刪去，補(bǔ)充一個(gè)具體手術(shù)方法“髖臼成形術(shù)”做關(guān)鍵詞。

再比如，“產(chǎn)科急癥子宮切除29例臨床分析”關(guān)鍵詞：產(chǎn)科、急癥子宮切除、并發(fā)癥、臨床分析，正確標(biāo)引應(yīng)改為“胎盤粘連、宮縮乏力、子宮破裂”（病因），“產(chǎn)后出血”（結(jié)果），“子宮全切術(shù)”（手術(shù)方式）。

五、專指性規(guī)則

一個(gè)關(guān)鍵詞最好只表達(dá)一個(gè)主題概念，這樣不容易產(chǎn)生歧義。例如，“癌前病變”這一詞組就不適合作為關(guān)鍵詞，因?yàn)樗痪邆鋵Ｖ感浴?/p>

我們知道，“肝硬化”是肝癌的癌前病變，“慢性萎縮性胃炎”是胃癌的癌前病變，“乳腺纖維性增生”是乳癌的癌前病變，“潰瘍性結(jié)腸炎”是腸癌的癌前病變。僅標(biāo)一個(gè)“癌前病變”，不清楚到底指的是哪一種癌癥。

關(guān)鍵詞在論文標(biāo)題中的出現(xiàn)率一般在85％以上，在摘要中的出現(xiàn)率為90％，只有10％～15％的關(guān)鍵詞從正文中選標(biāo)。最成功的關(guān)鍵詞標(biāo)引，是這組關(guān)鍵詞包括了該篇文章的全部信息，至少應(yīng)準(zhǔn)確表達(dá)文章的中心內(nèi)容和研究主題。

但不容樂觀的是，很多人圖省事兒，不進(jìn)行全文閱讀和主題分析，僅根據(jù)文題草率選擇幾個(gè)詞充作關(guān)鍵詞。筆者的體會(huì)是，選取和標(biāo)引關(guān)鍵詞，要以全文為依據(jù)，以結(jié)論和摘要為重點(diǎn)，以標(biāo)題為首選，避免誤標(biāo)、漏標(biāo)和復(fù)標(biāo)的情況發(fā)生。

投稿作者可登陸http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh網(wǎng)站從美國國立醫(yī)學(xué)圖書館的MeSH數(shù)據(jù)庫中選取關(guān)鍵詞，其中文譯名可參照中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院信息研究所編譯的《醫(yī)學(xué)主題詞注釋字順表》。

四、情感解析技術(shù)現(xiàn)在能做到什么？

情感解析技術(shù)實(shí)質(zhì)上也就是人工智能中的自然語言處理技術(shù)中的一種。

也許前兩年我還很難回答你這個(gè)問題，不過隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、硬件迭代等因素這兩年人工智能得到了極大的發(fā)展，自然語言處理也就有了越來越多地實(shí)用價(jià)值。

在正式回答你的問題之前，我們先要明白，作為人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)，其最重要的就是需要有充分大的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，即需要先給機(jī)器一些已知“情感”的語言數(shù)據(jù)，才可以獲取最終的解析引擎。這一點(diǎn)尤為重要，因?yàn)檫@決定了能產(chǎn)生使用價(jià)值的領(lǐng)域一定存在著易獲取、易分析的語言數(shù)據(jù)才行。當(dāng)然同時(shí)又要對顧客/消費(fèi)者的情感反饋有著積極地需求。

以這兩個(gè)為條件，那么結(jié)果顯而易見了：

1、對話機(jī)器人。諸如微軟小冰、蘋果siri等。非常容易理解，因?yàn)椤皩υ挕北旧砭褪钦Z言數(shù)據(jù)之間的溝通，而情感數(shù)據(jù)作為從語言數(shù)據(jù)中提煉出來的附加價(jià)值信息，對智能對話機(jī)器人的“人性化”來說當(dāng)然是有百利而無一弊。而且，對于這些大企業(yè)來說，巨量的語言數(shù)據(jù)也相當(dāng)容易獲取。

3、情緒客服質(zhì)檢。這是一個(gè)很容易被忽略的行業(yè)，但是確實(shí)人工智能情感解析最直接最有效的應(yīng)用之一。試想一下，客服質(zhì)檢需要做的是什么工作：判斷客服人員工作是否到位……傳統(tǒng)的客服質(zhì)檢只能通過堆疊人力的方式，主觀、抽樣判斷。而現(xiàn)有的所謂“客服質(zhì)檢”系統(tǒng)也只不過是關(guān)鍵詞提取、匹配，根本不是質(zhì)檢。但是情緒解析的出現(xiàn)徹底改變了這一狀況，其實(shí)也不難理解，因?yàn)榕袛嗫头ぷ髯钪苯拥闹笜?biāo)不就是顧客的“滿意程度”嘛，而通過情緒解析獲取的顧客通話或文本輸入中的“情感狀態(tài)及變化趨勢”不就滿足了這一條件。唯一的一個(gè)問題就是這需要很強(qiáng)的情緒解析實(shí)踐能力，對準(zhǔn)確率和技術(shù)基礎(chǔ)有著很高的要求，故目前為止也只有很少幾家諸如語憶科技等提供商才有這樣的技術(shù)。但事實(shí)上，客服質(zhì)檢一定會(huì)是最需要情緒解析的細(xì)分行業(yè)之一。

2、各種評論分析。這點(diǎn)也不難理解，在當(dāng)今電商消費(fèi)已經(jīng)變成主流的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，電商上會(huì)產(chǎn)生海量的評論數(shù)據(jù)。在以前，由于評論量不多，且是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，文本處理能力又有限，導(dǎo)致品牌方們很難從中獲取有用的信息，從而有巨量的評論數(shù)據(jù)被浪費(fèi)。但是如今已經(jīng)不一樣了，像以上所提到的一些優(yōu)秀的引擎提供商，不僅可以從評論中提取關(guān)鍵詞、還能通過情緒解析明白用戶的滿意程度。一些上文提到的供應(yīng)商有的還能做到對特定關(guān)鍵詞的觀點(diǎn)提取。這些都能幫助甲方從評論中挖掘非常有價(jià)值的消費(fèi)者洞察。不難想象，一旦技術(shù)成熟，像評論一樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為用戶想法的直接傳遞，其價(jià)值將會(huì)遠(yuǎn)超那些“瀏覽量”“互動(dòng)率”等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)……

……

除此之外，還有如書籍分析歸類、教育輔導(dǎo)優(yōu)化、歌詞臺(tái)詞總結(jié)等等很多應(yīng)用場景，只不過有些商業(yè)價(jià)值不明顯的領(lǐng)域仍然需要大膽的創(chuàng)新者去研究和開拓。不過無論如何，在這個(gè)人工智能興起的時(shí)代，情緒解析仍處于朝陽時(shí)代，還具備著極大的潛力等待被挖掘~

以上就是關(guān)于關(guān)鍵詞提取技術(shù)的目前現(xiàn)狀相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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