自然言語処理におけるキーワード抽出の手法
自然言語処理におけるキーワード抽出手法には、次のようなものがあります。
- 統計的アプローチ：単語出現頻度や語彙の同時出現情報などからキーワードを抽出する手法のこと。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）や共起行列を使った手法などがポピュラーだ。
- 機械学習の手法：キーワードを識別するために機械学習アルゴリズムを使用する手法です。代表的な手法として、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレストなどがあります。
- 深層学習ベースの手法：ニューラルネットワークモデルを用いてキーワードを抽出します。代表的な手法として、リカレントニューラルネットワーク (RNN)、ロングショートタームメモリー (LSTM)、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) などがあります。
- 意味に基づいた方法：この方法は、意味関係を理解することでキーワードを抽出します。Word2VecやGloVeなどの単語ベクトルモデルや、Latent Dirichlet Allocationなどのトピックモデルが一般的な手法です。
- ルールベース手法: 決められたルールやルールの組み合わせでキーワードを抽出してくる手法。代表的な手法として、正規表現、品詞タグ付け、固有表現抽出などがあります。
具体的なタスクとデータに応じて適切なキーワード抽出手法を選択する必要があります。
