在百度学术中文数据集上运行PositionRank获取最终实验结果

2021SC@SDUSC

• 前言
• 爬虫数据
• • 关键词如下：
  • 运行截图：
  • 生成的数据集概况：
• 运行positionrank结果
• 针对中文数据集进行优化
• • 增加停用词
  • 修改词项过滤算法代码

到目前为止，已完成论文分析、源码分析、数据集爬取、修改原程序代码并在中文数据集上运行，这篇文章将从数据爬取开始，正式在获取的中文数据集上运行并获取相关数据。

key_words=['大数据','自然语言处理','人工智能','物联网','5G','信息检索','操作系统','计算机视觉','网络安全','工业软件']

以下均截取自对“大数据”的爬取过程。

my_data

——gold（关键词文档）

——doc（标题+摘要文档）

gold和doc具有一一对应关系。

doc文件夹截图：

在之前的处理过程中没有针对中文数据集进行去除停用词操作，于是我在网络上找到了一个中文常见停用词表。

共计一共1598个停用词。

以下截取了该算法与停用词有关的代码：

    def filter_candidates(self, stopwords_file=None, max_phrase_length=4):
        """
         基于多重保证进行词项过滤

        :param stopwords_file: 停用词列表文件
        :param max_phrase_length: 最长短语长度
        :param min_word_length:  最短词长度
        :param valid_punctuation: 特殊符号
        :return:
        """

        # 如果停用词没有提供
        stopwords_list = []
        if stopwords_file is None:
            pass

        else:
            with codecs.open(stopwords_file, 'rb', encoding='utf-8') as f:
                f.readlines()
            f.close()

            for line in f:
                stopwords_list.append(line)
          ……
          ……
          ……
          # 去除含有停用词的部分
          if set(tokens).intersection(stopwords_list):
              indices.append(i)

运行程序并获得最终结果
结果没有太大的区别：

这也侧面说明通过pos_tag词性标记，并去除不满足词性要求的词已经能够取得很好的效果。

至此，已完成项目负责人对项目提出的的最终目标——在爬取的百度学术中文数据集上运行PositionRank模型。