民航安全信息中实现关键词提取的方法

摘要：

对于民航安全信息,关键词有着体现文本概要的功能,在信息提取与调用等方面对民航安全工作者有所帮助.在研究当前关键词提取技术后,结合民航领域词特征,提出了一种以朴素贝叶斯模型为基础的关键词提取模型.模型中所选取的特征项为词语的词长、词性、以及包含词语位置与段落跨度的词频与逆向文档频率乘积(TF-IDF)值,特征项代表了每个候选词的基本属性.利用该模型对已人工标注好关键词的民航安全信息进行训练以获取各个特征项的概率,利用特征项概率计算每个备选词的关键词评分,将评分前3位的词汇输出为关键词.实验表明,针对民航安全信息的关键词提取,所提方法与传统的TF-IDF算法、KEA算法相比,准确率分别提高了18%和11.9%,民航词汇识别率分别提高了15.3%和12.3%.结果证明,与传统算法相比,所提方法能大幅提升关键词提取的准确率与民航词汇识别的能力.

关键词：民航安全信息、关键词提取、TF-IDF、朴素贝叶斯模型

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划2014BAG01-B04

在线出版日期：2017-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：82-86,101