Automatic keywords extraction from the domain texts: Implementation of the algorithm based on the MapReduce model

2013

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ctit.2013.6749500
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Automatic keywords extraction is used in almost all the tasks related to natural language processing, such as annotation, indexing, classification, machine translation, knowledge extraction, etc. A large number of effective methods and approaches were developed to solve this problem, and the most simple and robust ones of them are based on the statistics of words. In this paper we describe a statistical method based on Chi-square test. The traditional algorithm implementing this method is an inefficient and time-consuming one. The aim of the paper is to develop the algorithm of this method based on distributed computing model. So we describe the implementation of the algorithm based on the MapReduce model of distributed computing and present the results of experiments showing the benefits of distributed computing.