【摘 要】
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短语比词信息量更加丰富，更能够体现原文的主题，通常所说的关键词实际上多数为短语形式．然而目前的问题是关键词短语的自动标引缺乏统一的规则指导．本文利用粗集理论在数据泛化和
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60435020）教育部微软语言语音重点实验室基金（No.01307620）
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短语比词信息量更加丰富，更能够体现原文的主题，通常所说的关键词实际上多数为短语形式．然而目前的问题是关键词短语的自动标引缺乏统一的规则指导．本文利用粗集理论在数据泛化和知识约简方面的优势，对人工标注的人民日报关键词短语语料进行了挖掘，从而得到了中文关键词短语的若干构成规则．规则可以用于自动关键词抽取，也可以对手工关键词标引进行指导．实验结果表明获取的规则使关键词自动抽取的性能有较大改善．
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