【摘 要】
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[目的]将词语的语义信息引入TextRank算法中,改进关键词抽取效果.[方法]使用HowNet知识库提供的词语义原信息计算词语相似度,根据设定的相似度阈值构建语义词图和矩阵.之后将
【机 构】
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北京邮电大学现代邮政学院(自动化学院) 北京100876;北京邮电大学经济管理学院 北京100876;北京邮电大学经济管理学院 北京100876
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[目的]将词语的语义信息引入TextRank算法中,改进关键词抽取效果.[方法]使用HowNet知识库提供的词语义原信息计算词语相似度,根据设定的相似度阈值构建语义词图和矩阵.之后将语义矩阵和共现矩阵加权,得到新的词节点转移概率矩阵.[结果]改进后的算法在短文本上表现优于传统TextRank、TF-IDF和LDA,F值分别提高了6.6％、9.0％和10.3％;在长文本上表现逊于TF-IDF,与TextRank差别不大.[局限]分词程序对复合词、新词和实体类名词识别效果较差,使算法抽取到残缺的关键词,导致F值降低.此外,义原相似度算法也可进一步改进.[结论]结合语义的TextRank算法使关键词抽取过程兼顾词语共现及语义关系,为短文本关键词抽取提供了新思路.
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