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词位置分布加权TextRank的关键词提取 被引量：16
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作者 刘竹辰 陈浩 +1 位作者 于艳华 李劼 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期74-79,共6页
【目的】将词在文档内的词距和位置分布信息融入Text Rank模型,改进单文档关键词提取效果。【方法】基于Text Rank方法构建候选关键词词图,融合一般文档写作结构中词之间的位置分布信息,计算概率转移矩阵,通过迭代计算候选关键词得分,... 【目的】将词在文档内的词距和位置分布信息融入Text Rank模型,改进单文档关键词提取效果。【方法】基于Text Rank方法构建候选关键词词图,融合一般文档写作结构中词之间的位置分布信息,计算概率转移矩阵,通过迭代计算候选关键词得分,并挑选分值最大的前K个作为关键词提取结果。【结果】实验结果表明,词位置分布加权的Text Rank方法优于传统的Text Rank方法。当K分别取3、5、7和10时,F值与最优方法相比分别提升1.29%、2.42%、5.43%和5.88%。【局限】未使用知识库,外部词汇关系信息没有被充分利用。【结论】词在文章中位置分布信息能够改善关键词提取效果。 展开更多
关键词 关键词提取 TEXT RANK 词位置分布 词距
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