Некоторые методы выделения ключевых терминов в научных текстах:

• Анализ пунктограмм. 2 Позволяет выделить термины, явно определяемые в тексте, а также выявить сложные предложения и проанализировать их как отдельную единицу. 2 Для этого нужна база шаблонных конструкций, полнота которой влияет на точность полученных данных. 2
• Словарная обработка текста. 2 Собирается максимально полная база слов и комбинаций слов, сопровождающих определение новых терминов. 2 Из полученной базы выбирается набор слов и комбинаций, имеющих наибольшую вероятность наличия определения при использовании. 2 Затем производится поиск элементов набора в тексте, что позволяет сузить круг поиска. 2
• Статистические методы. 3 Включают в себя простые математические методы обработки нелингвистических признаков документа: расположение слов в тексте, частотность употребления терминов и другие. 3 Наиболее часто применяемый в автоматизированных системах метод — частотный анализ, который дополняется в различных методиках другими параметрами. 3
• Лингвистические методы. 3 Используют дискурсивный, лексико-семантический, морфологический, структурный и синтаксический анализ текста. 3 Ресурсами для проведения исследований являются электронные словари, лексические цепочки, частеречные модели. 3
• Методы машинной обработки текстов. 3 Включают обучающие модели: алгоритм KEA (Keyword extraction algorithm), GenEx. 3
• Гибридные модели. 3 Используют сочетание двух-трёх групп методов и добавляют эвристические (расположение в тексте, длина слова, формальные признаки, теги HTML вокруг слов). 3