自動標引包括關鍵詞自動提取（又稱自動抽詞標引）與自動賦詞標引兩種型別。關鍵詞自動提取是一種識別有意義且具有代表性片段或詞彙的自動化技術 曾元顯。關鍵詞自動提取技術與相關詞反饋。中國圖書館學會會報，1997 59 5964。關鍵詞自動提取在文字挖掘域被稱為關鍵詞抽取，在計算語言學領域通常著眼於術語自動識別，在訊息檢索領域，就是指自動標引。自動標引屬於文字訊息抽取的範疇。文字訊息抽取是從文字資料中抽取人們關注的特定的訊息。 作用 由於關鍵詞是表達檔案主題意義的最小單位，因此大部分對非結構化檔案的自動處理，如自動標引、自動文摘、自動分類、自動聚類、相關反饋、自動過濾、事件檢測與跟蹤、知識挖掘、訊息視覺化、概念檢索、檢索提示、關聯知識分析、自動問答等，都必須先進行關鍵詞提取的動作，再進行其他的處理。可以說，關鍵詞提取是所有檔案自動處理的基礎與核心技術。目前大多文件都不具有關鍵詞，同時手工標引費力費時且主觀性較強，因此關鍵詞自動標引是一項值得研究的技術 李素建，王厚峰，俞士汶，辛乘勝。關鍵詞自動標引的最大熵模型應用研究。計算機學報，2004 27 911921197。 發展過程 自動標引研究可以分為三個階段： 從 Luhn 於 1957 年開始進行自動標引後開始，到目前為止，自動標引研究經歷了 50 年的發展歷程。一直到 20 世紀 90 年代初，關於關鍵詞自動提取的研究一直就沒有停止過。 20 世紀 90 年代初到 90 年代末，自動標引研究漸漸冷卻，原因主要包括：全文索引逐漸被人採用，並且基本上能滿足使用者需要；傳統的自動標引方法的效率到了極限；網路興起之初的衝擊與資訊需求環境的改變。20 世紀 90 年代末一直到現在，關鍵詞自動提取的研究逐漸升溫，尤其是最近幾年，關鍵詞自動提取研究進行的如火如荼，產生該現象的主要原因為：全文索引的功能越來越難以滿足實際需求，使用者需要更加精確的結果；另外網際網路的很多服務，例如自動摘要，文件分類與聚類，文字分析，主題檢索等都要依賴於關鍵詞自動提取的結果，只有這樣才能有希望從根本上提高訊息服務品質。 代表方法 根據見諸於報道的自動標引研究情況，結合自動標引研究領域的影響程度和自動標引方法的創新程度，歸納出 19572007 年五十年時間裡比較有代表性的自動標引方法。 1957 年，Luhn 開始自動標引研究，首次將計算機技術引入文獻標引領域，開創了以詞頻為特徵的統計標引方法，其理論基礎是 Zipf 定律，該方法具有一定的客觀性和合理性，並且簡單易行，在自動標引中佔有重要地位 Luhn H P A Statistical Approach to Mechanized Encoding and Searching of Literary Information IBM Journal of Research and Development 1957 1 4 309317 1958 年，Luhn 提出基於絕對頻率加權法的自動標引方法 Luhn H P The Automatic Creation of Literature Abstracts IBM Journal of Research and Development 1958 2 2 159165 ； PBBaxendale 提出從論題句和介詞短語中自動提取關鍵詞 Baxendale P E Machinemade Index for Technical Literaturean Experiment IBM Journal of Research and Development 1958 2 4 354361 1959 年，Edmundson 與 Oswald 提出基於相對頻率加權法的自動標引方法 Edmundson H P Oswald V A Automatic Indexing and Abstracting of the Contents of Documents Planning Research Corp Document PRC R126 ASTIA AD No 231606 Los Angeles 1959 1142 1960 年，Maron Kuhns 提出基於相關機率的賦詞標引方法 Maron M E Kuhns J L On Relevance Probabilistic Indexing and Information Retrieval Journal of the Association for Computer Machinery 1960 7 3 216244 1969 年，HPEdmundson 提出了一些新的加權方法，如提示詞 預示詞 加權法、題名加權法、位置加權法，並探討了不同加權法的最優組合問題 Edmundson H P New Methods in Automatic Abstracting Extracting Journal of the Association for Computing Machinery 1969 16 2 264285 1970 年，Lois L Earl 利用句法分析等語言學方法與詞頻統計方法相結合的方法來提取關鍵詞 Lois L E Experiments in Automatic Indexing and Extracting Information Storage and Retrieval 1970 6 313334 1973 年，Salton 等提出基於詞區分值的自動標引方法 Salton G Yang C S On the Specification of Term Values in Automatic Indexing Journal of Documentation 1973 29 4 35172 1975 年，Salton 等將 VSM 模型用於自動標引中 Salton G Wong A Yang C S A Vector Space Model for Automatic Indexing Communications of ACM 1975 18 11 613620 1983 年，Dillon 等提出一種基於概念的自動標引方法，研製了 FASIT 系統 Dillon M Gray A S FASIT A Fully Automated Syntactically Based Indexing System Journal of the American Society for Information Science 1983 34 2 99108 1985 年，Devadason 提出基於深層結構標引方法 Devadason F Computerization of Deep Structure Based Indexes International Classification 1985 12 2 8794 1990 年，Deerwester Dumais 等提出潛在語義分析標引法 Deerwester S Dumais S T Landauer T K Furnas G W Harshman R A Indexing by Latent Semantic Analysis Journal of the American Society for Information Science 1990 41 6 391407 1993 年，Silva Milidiu 提出基於相信函式模型的賦詞標引方法 Silva W T MiliDiu R L Belief Function Model for Information Retrieval Jounral of the American Society for Information Science 1993 44 1 1018 1995 年，Cohen 提出 NGram 分析法的自動標引方法 Cohen J D Highlights Language and Domainindependent Automatic Indexing Terms for Abstracting Journal of the American Society for Information Science 1995 46 3 162174 1997 年，簡立峰提出基於 PAT 樹的關鍵詞提取方法 Chien L F PATtreebased Keyword Extraction for Chinese Information Retrieval In Proceedings of the 20th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval SIGIR1997 Philadelphia PA USA 1997 5059 1999 年，Frank 等人提出基於樸素貝葉斯 Naive Bayes，NB 的關鍵詞提取方法 Frank E Paynter G W Witten I H DomainSpecific Keyphrase Extraction In Proceedings of the 16th International Joint Conference on Aritifcal Intelliegence Stockholm Sweden Morgan Kaufmann 1999 668673 ；Turney 利用遺傳演算法和 C45 決策樹演算法等機器學習方法進行關鍵短語提取的研究 Turney P D Learning to Extract Keyphrases from Text NRC Technical Report ERB1057 National Research Council Canada 1999 143 2001 年，Anjewierden Kabel 提出基於本體的自動標引方法 Anjewierden A Kabel S Automatic Indexing of Documents with Ontologies In Proceedings of the 13th BelgianDutch Conference on Artificial Intelligence BNAIC01 Amsterdam Neteherlands 2001 2330 2003 年，Tomokiyo Hurst 提出了基於語言模型的關鍵詞提取方法 Tomokiyo T Hurst M A language Model Approach to Keyphrase Extraction In Proceedings of the ACL Workshop on Multiword Expressions Analysis Acquisition Treatment Sapporo Japan 2003 3340；Hulth 利用 Bagging 演算法進行了基於整合學習的關鍵詞抽取 Hulth A Improved Automatic Keyword Extraction Given More Linguistic Knowledge In Proceedings of the 2003 Conference on Emprical Methods in Natural Language Processing Sapporo Japan 2003 216223 2004 年，李素建提出基於最大熵模型的關鍵詞提取方法 2006 年，張闊提出基於支援向量機自動標引模型 Zhang K Xu H Tang J Li J Z Keyword Extraction Using Support Vector Machine In Proceedings of the Seventh International Conference on WebAge Information Management WAIM2006 Hong Kong China 2006 8596 2007 年，Ercan G Cicekli I 提出基於詞彙鏈的自動標引方法 Ercan G Cicekli I Using Lexical Chains for Keyword Extraction Information Processing and Management 2007 43 6 17051714 參考文獻 外部連結 httpsitesgooglecomsitezhangczhomepagekeywordextraction category 索引