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

2013

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ctit.2013.6749500
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.