王霄汉

（北京工业大学 北京市 100124）

1 引言

随着人工智能的飞速发展，关键词提取技术已成为自然语言处理领域中的关键一环。早期的关键词提取依赖于专家评定和人工标注[1]。随着人工智能的不断发展，自动化关键词抽取技术有了很大进展，但目前的提取性能与人工提取结果相差甚远。文档自动标引方法是关键词抽取研究的开端，学者将此技术引入到中文关键词提取领域。在第一个自动关键词抽取系统实施后，包括中国在内的大量科研力量投入到这一领域，并逐步形成了基于统计学、语言分析、人工智能等多种现有技术体系[2]。目前，该领域的研究成果比较丰硕，但总体研究情况还没有理清。本文以关键词抽取相关文献为研究对象，结合CiteSpace 可视化分析，梳理其演变、应用热点和研究趋势。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

Web of Science 数据库收录了中外近万种学术期刊，使其成为国际上颇有影响力的文献数据库。本文在WebofScience 数据库中使用检索式TS = ("keyword extraction" OR "feature extraction algorithm" OR "information extraction algorithm" OR "keyword extraction algorithm")，以1997-2021年为跨度，选择期刊、会议、硕士、博士论文作为文献类型。共收集有效文献资料3907 份，由于CiteSpace 分析Web of Science 数据库时有特殊格式要求，因此以纯文本格式输出，并导入CiteSpace 中转换，即可分析数据。

2.2 研究方法

作为信息可视化领域最先进的文献计量分析软件之一，CiteSpace 由费城德雷塞尔大学陈超美教授开发[3]。CiteSpace 能够在特定的时空维度上揭示知识发展过程与结构之间的关系，揭示知识的演化过程，呈现宏观及微观的研究状况[4]。通……