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基于语境和词义分类的关键词提取方法研究
【摘 要】
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文本关键词提取是自然语言处理领域的基本问题,主要方法有TF-IDF、Text Rank和主题模型等,近来,基于神经网络的关键词提取方法也成为研究主流,但是TF-IDF以其操作简单且提取效率高等优点仍被广泛使用。本文从研究这些模型出发,提出一种新的基于语境和词义分类的关键词提取方法,它保留了传统TF-IDF模型在运算效率方面的优势,同时使得关键词提取过程中词义信息表现得更加准确。具体研究内容如下:(
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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