基于深度学习的关键词生成研究综述

摘要：

关键词生成是自然语言处理中一项经典但具有挑战性的任务,需要从文档中自动生成一组具有代表性和特征性的词语.基于深度学习的序列到序列模型在这项任务中取得了显著的效果,弥补了以往关键词抽取存在的一个严重缺陷:无法产生不存在于原文中的关键词.由于其产生的结果更切合实际,关键词生成方法逐渐超越了以往的抽取方法,成为了关键词提取任务的主流方法.介绍了关键词提取的发展历程以及关键词生成任务的主要数据集,对基础设计采用序列到序列模型的关键词生成方法进行了分类梳理,分析其原理和优缺点.概述了关键词生成任务的评价方法,并对其未来研究重点进行了展望.

关键词：关键词生成、深度神经网络、Seq2Seq、注意力机制

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;内蒙古自然科学基金项目;信息安全242课题

在线出版日期：2022-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：27-39