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申请/专利权人：湖南师范大学
摘要：本发明公开了一种多粒度语义增强表示的中文关键词抽取方法及装置，本发明方法包括采用领域自适应模块、视觉语义增强表示模块和关键词排序模块的中文关键词抽取网络模型从输入的中文文本中提取关键词，领域自适应模块用于从中文文本中提取偏旁部首特征融入到BERT‑WWM模型中，从而提取中文文本的领域自适应文本特征；视觉语义增强表示模块用于提取字形特征，并基于交叉注意力层对文本特征进行视觉语义增强，关键词排序模块用于利用CRF模型预测标签序列并标注候选关键词，计算候选关键词的词频‑位置权重提取关键词。本发明旨在利用包括偏旁部首信息、汉字图像信息的多粒度语义信息增强文本语义表示以提升中文关键词抽取任务的效果。
主权项：1.一种多粒度语义增强表示的中文关键词抽取方法，其特征在于，包括采用预先训练好的中文关键词抽取网络模型从输入的中文文本中提取关键词，所述中文关键词抽取网络模型包括依次相连的领域自适应模块、视觉语义增强表示模块和关键词排序模块，所述领域自适应模块用于从中文文本中提取偏旁部首特征，并利用BERT-WWM模型的变换器层之间的适配器层将偏旁部首特征融入到BERT-WWM模型中，从而得到中文文本的领域自适应文本特征；所述视觉语义增强表示模块用于从中文文本中提取字符的字形特征，并通过交叉注意力层结合领域自适应模块输出的特征进行视觉语义增强，所述关键词排序模块用于将视觉语义增强表示模块输出的视觉语义增强表示输入到CRF模型中预测标签序列并标注候选关键词，随后采用词频-位置权重对CRF模型标注出来的候选关键词进行排序，选取前K个候选关键词作为从中文文本中提取的关键词。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南师范大学 一种多粒度语义增强表示的中文关键词抽取方法及装置
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