【摘 要】
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本文进行了以下工作:第一、为了使抽取出的关键词能覆盖文章的要点,本文首先进行文章子主题信息提取工作,在比较了各种方法之后,本文将TextTiling算法应用到隐式章节划分中.
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本文进行了以下工作:第一、为了使抽取出的关键词能覆盖文章的要点,本文首先进行文章子主题信息提取工作,在比较了各种方法之后,本文将TextTiling算法应用到隐式章节划分中.考虑到算法中参数的值是人为设定的,可能会影响到切分质量.本文利用遗传算法对TextTiling算法中参数进行训练,最后得到一组适合中文文本的参数,提高了文章子主题划分的精度.第二、本文利用粗集理论在知识约简方面的优势,将其应用到关键词抽取中,利用粗集技术从人工标注的大规模非结构化的自然语言文本中自动获取词组组成规则,使候选关键词短语更加合理;第三、本文将相似度计算引入到系统中,对于第一种情况,只保留比较重要的一个短语,然后利用相似度计算,去掉和它的相似度超过一定阈值的短语;对于第二种情况,计算词语之间的相似度,合并相似度超过一定阈值的短语的频率,提高它们的权重,使之可以进入关键词集合.
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