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基于TI-Rank的弹幕关键词提取方法 被引量：2
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作者 何梓源 张仰森 +1 位作者 吴云芳 亓文法 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第2期580-586,共7页
为提供准确且更贴近日常用语的关键词,针对视频弹幕内容提出一种基于TI-RANK(TTF-ICDF-DWTextRank)的词频词义相结合的关键词提取模型。将标题内容进行分类得到标题的关键信息,将该信息用于词频提取构建TTF算法;进一步考虑词频与篇章数... 为提供准确且更贴近日常用语的关键词,针对视频弹幕内容提出一种基于TI-RANK(TTF-ICDF-DWTextRank)的词频词义相结合的关键词提取模型。将标题内容进行分类得到标题的关键信息,将该信息用于词频提取构建TTF算法;进一步考虑词频与篇章数对提取效果的影响,通过分段函数构建ICDF算法;引入语义维度信息并利用中文拼音作为编辑距离的计算单元构建DWTextRank模型。实验结果表明,TI-RANK模型提取关键词的F1值达到0.8以上,相较传统TF-IDF和TextRank算法提高了约20%。为更合理评价关键词提取的准确率,按照关键词重要程度降序排列定义三级梯度评价标准,该标准能够更好体现出排序靠前关键词的正确性对准确率的影响。 展开更多
关键词 词频-逆文档频率 文本关键词抽取 词频词义关键词提取 三级梯度评价标准 视频弹幕
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