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基于深度学习的文本关键词生成方法

摘要

现代社会中，数据和信息的爆炸式增长带来了信息获取和处理的

重大挑战。文本关键词生成作为文本自动化处理的一种重要方式，一

直受到研究者的关注。本论文提出一种基于深度学习的文本关键词生

成方法。该方法利用长短时记忆网络(LSTM)和循环神经网络(RNN)

作为主要的深度学习算法，通过对文本数据集进行训练和学习来预测

文本的关键词。实验结果表明，该方法在文本关键词生成方面取得了

较好的性能和效果。

关键词：深度学习、文本处理、文本关键词生成、LSTM、RNN

1.引言

文本数据是现代社会中最普遍的数据类型之一，包括例如新闻报

道、发表的论文和社交媒体上的帖子等。这些文本数据往往是海量且

杂乱无章的，提取出关键信息难度较大。关键词生成作为文本自动化

处理中非常重要的一种方法，旨在通过自动检测文本中的关键词，以

帮助用户更快速地找到所需的信息。因此，研究如何从文本数据中自

动化地提取关键词成为当前文本自动化处理领域的热点问题之一。

传统的文本关键词提取方法主要采用基于语义规则、统计方法、

自然语言处理等技术，并取得了一定的成效。但是，这些方法往往需

要人工干预，且其效果受到语料库中数据质量和文本类型等因素的影

响。近年来，深度学习方法的广泛应用，为文本关键词生成提供了新

的思路。传统的基于特征工程的文本处理方法的主要局限在于需要对

文本特征进行人工实现，而深度学习方法可以通过对大量数据的自动

化学习和训练来发现文本数据的特征，并综合考虑文本数据中的多种

因素，使文本处理过程更加智能化、自动化。

本文提出一种基于深度学习的文本关键词生成方法，该方法利用

长短时记忆网络(LSTM)和循环神经网络(RNN)作为主要的深度学习

算法，通过对文本数据集进行训练和学习来预测文本的关键词。我们

在三种不同类型的语料库上验证了该方法的性能和效果。

2.相关工作

关键词提取是自然语言处理领域中的重要问题之一，已有很多学

者为此作出了许多努力。其中，基于统计模型的方法是传统的关键词

提取方法之一，如TF-IDF(TermFrequency-InverseDocument

Frequency)方法和TextRank算法。TF-IDF方法是将每个单词在文

档中的出现次数乘以一个逆文档频率因子来计算该单词的重要性。

TextRank算法是一种用于从文本中提取关键词和摘要的基于图的排序

算法。

近年来，深度学习方法已经成为文本关键词提取的一种重要方法。

如Huang等人提出了一种基于加权词汇链接网络的词汇主题模型，用

于提取文档主题和关键词。同时，还有许多工作探索了半监督和无监

督的深度学习框架来提取关键词。根据语料库特征不同，这些方法采

用了不同的深度学习算法，如循环神经网络、卷积神经网络、长短时

记忆网络等。

3.数据集与问题定义

我们选取了三个不同类型的语料库来验证本方法的性能和效果。

其中，第一个语料库是基于学术论文的集合，第二个语料库是基于新

闻报道的集合，第三个语料库是基于社交媒体上的帖子。

我们的目标是通过深度学习算法，从每个语料库中提取出最重要

的关键词。本方法采用训练和测试分离的方式，即在训练阶段，我们

利用训练集来训练模型，并在测试集上验证其性能和效果。本文中，

我们选取80%的数据用于训练，剩余的20%用于测试。具体来说，我们

通过在训练集中提取词频和逆文件频率组成特征向量，并将其作为输

入数据供深度学习模型使用，经过多轮的学习和迭代，在模型达到收

敛条件之后，获得最终的模型。

在每个语料库中，我们需要寻找最具代表性的关键词，以便更好

地描述和识别文本中的重要信息。我们定义了一个文本关键词预测问

题，旨在寻找最具代表性的特征词，以便用户更轻松地理解文本和语

境。

4.文本关键词生成方法

该方法利用长短时记忆网络(LSTM)和循环神经网络(RNN)作

为主要的深度学习算法。LSTM是一种特殊的RNN，可以通过记忆单元

来缓解长依赖性问题，因此在文本生成方面表现更佳。LSTM模型主要

由输入门、遗忘门和输出门三部分组成。输入门控制当前节点应该记

住多少