【摘 要】
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关键词提取技术是信息检索和文本分类领域的基础与关键技术之一.首先分析了TFIDF算法中存在的不足,即IDF（InverseDocument Frequency）权值中没有考虑特征词在类内以及类别间的
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,邵阳学院信息工程系
【基金项目】
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湖南省教育厅一般项目(09C887):基于语义网的网络教学资源检索系统研究资助
论文部分内容阅读
关键词提取技术是信息检索和文本分类领域的基础与关键技术之一.首先分析了TFIDF算法中存在的不足,即IDF（InverseDocument Frequency）权值中没有考虑特征词在类内以及类别间的分布情况.因此,原有的TFIDF方法会出现有些不能代表文档主题的低频词的IDF值很高,而有些能够代表文档主题的高频词的IDF值却很低的情况,这会导致关键词提取不准确.通过增加一个新的权值,即类内离散度DI（Distribution Information）来增加关键的特征词条的权重,提出了一种新的算法DI-TF
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