Topic Modeling for Keyword Extraction: using Natural Language Processing methods for keyword extraction in Portal Min@s

Revista de Estudos da Linguagem

Célia Magalhães¹  Helena Caseli²  Régis Zangirolami²  Arnaldo Candido Junior³ 

[1] Universidade Federal de Minas Gerais;Universidade Federal de São Carlos;Universidade Tecnológica Federal do Paraná;

关键词: keyword extraction;    natural language processing;    corpus analysis;    WordSmith Tools;    Latent Dirichlet Allocation;    Portal Min@s;   

DOI  :  10.17851/2237-2083.23.3.695-726

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Este artigo tem o objetivo da avaliar a aplicação de dois métodos automáticos eficientes na extração de palavras-chave, usados pelas comunidades da Linguística de Corpus e do Processamento da Língua Natural para gerar palavras-chave de textos literários: o WordSmith Tools e o Latent Dirichlet Allocation (LDA). As duas ferramentas escolhidas para este trabalho têm suas especificidades e técnicas diferentes de extração, o que nos levou a uma análise orientada para a sua performance. Objetivamos entender, então, como cada método funciona e avaliar sua aplicação em textos literários. Para esse fim, usamos análise humana, com conhecimento do campo dos textos usados. O método LDA foi usado para extrair palavras-chave por meio de sua integração com o Portal Min@s: Corpora de Fala e Escrita, um sistema geral de processamento de corpora, concebido para diferentes pesquisas de Linguística de Corpus. Os resultados do experimento confirmam a eficácia do WordSmith Tools e do LDA na extração de palavras-chave de um corpus literário, além de apontar que é necessária a análise humana das listas em um estágio anterior aos experimentos para complementar a lista gerada automaticamente, cruzando os resultados do WordSmith Tools e do LDA. Também indicam que a intuição linguística do analista humano sobre as listas geradas separadamente pelos dois métodos usados neste estudo foi mais favorável ao uso da lista de palavras-chave do WordSmith Tools.

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