【摘 要】
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为了能更加准确、快速地提取文本中的关键词,首先需要对待提取的文本进行数据清洗,去掉其中的噪声数据,接着对文本进行分词操作,在去掉停用词的基础上,综合考虑词语的位置、
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(18BTQ042);国家级大学生创新创业训练计划项目(201710719024)
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为了能更加准确、快速地提取文本中的关键词,首先需要对待提取的文本进行数据清洗,去掉其中的噪声数据,接着对文本进行分词操作,在去掉停用词的基础上,综合考虑词语的位置、词性、词语关联性、词长和词跨度等因素,将这些因素与经典的TFIDF关键词提取算法相结合,采用不同权重的方法得到最终的词语权重,按照词语权重从大到小取得前5个词作为文本的关键词。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,从准确度、召回率及F1值三个指标对文中算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比,发现文中算法在三个指标上均优于经
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