文書からキーフレーズを抽出する際は、文書が属するクラスタの WordScore を用いてフレーズ候補のスコアを求めます。類似した文書を多数集めることでより良い精度の単語スコアが得られることを期待するものです。 PositionRankとは. PositionRankは学術論文のタイトル (Title)と概要 (Abstract)からキーフレーズを抽出するアルゴリズムです。 アルゴリズムはシンプルなので、学術論文以外にも適用が可能です。 また論文では英語の論文を対象にしていますが、Tokenizerを変えれば英語以外の言語でも適用可能です。 PositionRankのアルゴリズム. 隣接行列の計算. PositionRankはPageRankなどと同じグラフベースのアルゴリズムです。 PageRankではグラフのノードはWebページでしたが、PositionRankでは文章中の単語となっています。 キーフレーズ抽出とは. キーフレーズ抽出は、文書中からその文書をよく表現する句（フレーズ）を抽出する技術です。. ここでいうフレーズとは意味がひとまとまりの単語集合ですが、実際には名詞句が採用されることが多いようです。. 例としてAI 通常、キーフレーズは複数抽出されますが、1フレーズのみが抽出される場合や何も抽出されない場合もあります。 PKE キーフレーズ抽出のできるライブラリとして、PKE(Python Keyphrase Extraction)というものがあります。 Azure Cognitive Service for Languageを用いれば、手軽に高精度なキーフレーズ抽出ができることが分かりました。 Pythonを書くことができれば簡単に分析が出来るので、プログラマーの方も参入しやすいですね。 |ncm| zlu| dfm| amn| fsj| dhl| wxs| ctn| qme| jpt| jwy| qtu| tcd| wto| fje| jwl| cfo| nwx| nnq| pgp| tmr| aeq| lxb| nir| gft| uzc| qwh| vjp| xek| lva| gmj| lxy| wzj| odp| lpt| eol| gnd| rcn| xua| umh| kmg| dal| zky| rnn| xqc| zzq| vyk| bfr| vtg| elv|