关键词的自动抽取技术是文本分类、信息检索、自动文摘等工作的基础性技术,有着重要的应用价值。文章以基本层次范畴理论为基础,提出了一种针对TextRank关键词抽取算法的改进方案,并对其抽取效果进行了评估。全文共分为五个部分。第一部分为绪论,交代了选题背景及意义,对关键词抽取的研究现状进行了梳理,对基本层次范畴、语言网络等研究所用理论做了简单介绍,交代了文章的语料来源。第二部分介绍了利用基本层次范畴理论改进TextRank算法的合理性,并给出了算法的改进方案。改进算法的核心在于以基本层次范畴词为基础来构建层次化词库。词库中的每个词对应了一个属性集,属性集包含了层级信息、语义关系,以及基础权值。第三部分详细介绍了词库的构建方法及过程。词库的构建主要包括选取基本层次范畴词和确定词语基础权值两方面的工作。第四部分对改进算法进行了评估。文章选用科技论文、网页新闻、微博三类文本作为评估材料,分别利用改进前后的TextRank算法抽取关键词。实验结果表明,改进后的算法在准确率、召回率、F1值上要高于改进前的算法。第五部分为结语,对文章主要内容进行总结,并简要讨论了算法的后续改进方向。