【摘 要】
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目前,获取林业文本关键信息存在2个问题:关键信息获取主要从关键词角度考虑,忽略了词语的信息类型;网络上的林业文本没有统一的记述结构,词语信息类型提取困难。为此,本文提
【机 构】
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北京林业大学信息学院,中国联合网络通信集团有限公司,中国电信系统集成有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772078),北京林业大学热点追踪项目(2018BLRD18)
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目前,获取林业文本关键信息存在2个问题:关键信息获取主要从关键词角度考虑,忽略了词语的信息类型;网络上的林业文本没有统一的记述结构,词语信息类型提取困难。为此,本文提出了基于改进TextRank和簇过滤的林业文本关键信息抽取方法,以“关键词+信息类型”两部分表示文本关键信息。首先,抽取关键词并进行Word2Vec向量化,然后通过构建融合词语特征值、边权值的图模型对TextRank进行改进,对经迭代收敛得到的稳定图进行归并聚类形成簇;然后,设计簇品质评价公式进行簇过滤,再次应用TextRank形成最终簇集合
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