随着人工智能技术的快速发展,AI自动提取关键词已成为一种热门的研究方向。在论文写作中,关键词的准确性和完整性对于文章的检索和引用具有重要意义。本文将介绍一种基于人工智能技术的“论文关键词的AI自动提取与优化策略”,旨在提高关键词提取的准确性和完整性,从而提高文章的检索和引用率。

一、AI自动提取关键词的方法

AI自动提取关键词的方法主要包括文本分析、信息检索和机器学习等技术。其中,文本分析是关键词提取的基础,通过对文本进行分词、去停用词、词性标注等处理,得到关键词候选集。信息检索技术可以通过计算文本和关键词之间的相似度,对候选集进行排序和筛选,得到非常终的关键词列表。机器学习技术可以通过训练模型,自适应地提取关键词,提高关键词提取的准确性和完整性。

二、AI自动提取关键词的优化策略

1. 数据预处理

数据预处理是提高关键词提取准确性和完整性的重要环节。在数据预处理中,需要对文本进行分词、去停用词、词性标注等处理。其中,分词是关键步骤,需要选择合适的分词工具,将文本划分为有意义的词语或短语。去停用词是指去除文本中常见但对关键词提取无用的词汇,如“的”、“和”、“是”等。词性标注是指将文本中的词语标注为名词、动词、形容词等,以便后续处理。

2. 相似度计算

相似度计算是关键词提取的核心环节,可以通过计算文本和关键词之间的相似度,得到关键词候选集。相似度计算方法主要包括余弦相似度、Jaccard相似度和LSA(Latent Semantic Analysis)等。其中,余弦相似度是非常常用的方法,通过计算文本和关键词之间的夹角余弦值,得到相似度。Jaccard相似度是通过计算文本和关键词的交集和并集,得到相似度。LSA是一种基于潜在语义分析的方法,通过将文本和关键词映射到潜在语义空间,得到相似度。

3. 排序和筛选

排序和筛选是关键词提取的非常后环节,可以通过对关键词候选集进行排序和筛选,得到非常终的关键词列表。排序方法主要包括相关性排序和频率排序等。相关性排序是指根据文本和关键词之间的相似度,对关键词进行排序。频率排序是指根据关键词在文本中出现的频率,对关键词进行排序。筛选方法主要包括阈值筛选和规则过滤等。阈值筛选是指根据关键词相似度和出现频率,设置阈值,对关键词进行筛选。规则过滤是指根据预设的规则,对关键词进行过滤,以消除不符合条件的关键词。

三、实验结果

本文采用某大学学报2016-2018年全部论文作为实验数据,运用上述AI自动提取关键词的方法和优化策略,进行关键词提取实验。经过实验验证,该方法可以有效提高关键词提取的准确性和完整性,有助于文章的检索和引用。

四、关键词