【摘 要】
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针对词汇语义的差异性对TextRank算法的影响进行了研究，提出一种基于词向量与TextRank的关键词抽取方法。首先，利用FastText将文档集进行词向量表征；其次，基于隐含主题分布思想和
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2042017gf0035)
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针对词汇语义的差异性对TextRank算法的影响进行了研究，提出一种基于词向量与TextRank的关键词抽取方法。首先，利用FastText将文档集进行词向量表征；其次，基于隐含主题分布思想和利用词汇间语义性的差异，构建TextRank的转移概率矩阵；最后，进行词图的迭代计算和关键词抽取。实验结果表明，该方法的抽取效果相比于传统方法有明显提升，同时证明利用词向量能简单而有效的改善TextRank算法的性能。
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