【摘 要】
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在进行文本挖掘时，通常根据关键词分析文本，这种方式容易忽略词语之间的关联性，影响文本挖掘的准确性。TextRank算法是提取关键词或者摘要的主要方法，该算法基于网络图考虑了句子间相似性，但是忽略了词语的特征。基于此，提出了一种改进TextRank算法，将相似语句合并后，考虑多种词特征进行关键句选取。首先，计算语句相似度，并且去除文中相似性较高的语句；然后，根据词频、词义、词位置对词语打分，构建有向
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71701020）； 国家重点研发计划项目（2019YFB1405003）； 北京市社科项目（19YJB015）；
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在进行文本挖掘时，通常根据关键词分析文本，这种方式容易忽略词语之间的关联性，影响文本挖掘的准确性。TextRank算法是提取关键词或者摘要的主要方法，该算法基于网络图考虑了句子间相似性，但是忽略了词语的特征。基于此，提出了一种改进TextRank算法，将相似语句合并后，考虑多种词特征进行关键句选取。首先，计算语句相似度，并且去除文中相似性较高的语句；然后，根据词频、词义、词位置对词语打分，构建有向图；最后，计算语句平均得分进行排序，选出关键句。实验结果表明，改进后的算法准确性优于其他算法，算法的时间复杂度降低，并且解决了关键词对文本描述片面和摘要烦琐的问题。
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