【摘 要】
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关键词提取技术是语料库构建、文本分析处理、信息检索的基础.采用传统的TFIDF算法提取关键词时,主要依据词频计算权重,而未考虑文本特征项的影响,由于对词频的过度依赖,导致
【基金项目】
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云南省教育厅产业化扶持项目(2016CYH03);云南省科技创新强省计划项目(2014AB021);云南省创新团队项目~~
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关键词提取技术是语料库构建、文本分析处理、信息检索的基础.采用传统的TFIDF算法提取关键词时,主要依据词频计算权重,而未考虑文本特征项的影响,由于对词频的过度依赖,导致其提取关键词的准确性不高.针对这个问题,本文根据关键词的特性,引入位置和词性作为影响因子,对TFIDF算法权重重新进行了计算和排序,从而改进该算法,并利用Python语言完成了实现.实验结果表明,采用该改进方法提取关键词,其召回率、准确率、F因子与传统方法相比均得到明显提升.
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