Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,034,541
Keyphrase Extraction Model: A New Design and Application on Tourism Information
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyen Van Hieu et al.
Nơi đăng:
Informatica - an international journal of Computing and Informatics, Slovenia (Scopus);
S
ố:
4, Vol 45;
Từ->đến trang
: 563-569;
Năm:
2021
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Keyphrase extraction has recently become a foundation for developing digital library applications, especially in semantic information retrieval techniques. From that context, in this paper, a keyphrase extraction model was formulated in terms of Natural Language Processing, applied explicitly in extracting information and searching techniques in tourism. The proposed process includes collecting and processing data from tourism sources such as Tripadvisor.com, Agoda.com, and vietnam-guide.com. Then, the raw data was analyzed and pre-processed with labeling keyphrase and fed data forward to Pretrained BERT model and Bidirectional Long Short-Term Memory with Conditional Random Field. The model performed the combination of Bidirectional Long Short-Term Memory with Conditional Random Field in order to solve keyphrase extraction tasks. Furthermore, the model integrated the Elasticsearch technique to enhance performance and time of looking up tourism destinations' information. The outcome extracted key phrases produce high accuracy and can be applied for extraction problems and textual content summaries.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn