Resumen

Se puede ver como la extracción de -gramos que pueden distinguir diferentes registros. Los modelos de extracción de palabras clave (como, 1-gramo es la palabra clave) generalmente se llevan a cabo desde dos aspectos, la extracción de características y el diseño del modelo. Al resumir las ventajas y desventajas de los modelos existentes, proponemos un nuevo modelo de extracción de palabras clave, la red atenta de -gramos (ANN) basada en el mecanismo de atención y el perceptrón multicapa, en el cual el mecanismo de atención puntúa cada -gramo en una oración mediante la minería de la relación semántica interna entre las palabras, y su importancia se da por las puntuaciones. Los resultados experimentales en el corpus real muestran que el -gramo clave extraído de nuestro modelo puede distinguir muy bien un, y ; la precisión de nuestro modelo es significativamente mayor que la del modelo base. Además, realizamos experimentos en -gramos clave extraídos de estos registros, que resultaron estar bien agrupados. Además, realizamos algunos análisis estadísticos de los resultados

• Materias:Algoritmo de reconocimiento Geometría proyectiva Ecuaciones fraccionarias Propiedades asintóticas Voltaje electrónico incorporado
• Subjects:Recognition algorithm Projective geometry Fractional equations Asymptotic properties Built-in electronic voltage
• Palabras claves:Extracción; Gramos; Palabra clave; Modelos; Atención
• Keywords:Extracting;-grams;keyword;extraction;models;attention