【摘 要】
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基于TextRank的关键词提取方法主要考虑文档的语义信息,没有考虑到文本的结构信息,导致关键词提取的准确率较低。为了得到更好的关键词提取效果,论文对新闻语料库关键词提取
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目(编号:2014JM8303),西安邮电大学研究生创新基金项目(编号:CXL2016-40)资助
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基于TextRank的关键词提取方法主要考虑文档的语义信息,没有考虑到文本的结构信息,导致关键词提取的准确率较低。为了得到更好的关键词提取效果,论文对新闻语料库关键词提取方法进行了研究,提出将文本的结构信息和语义信息相结合。基于TextRank算法,利用文本的结构信息(词语位置、词语跨度)和词语相似度改变词语权重计算方式,进而提取文本关键词。将论文提出的算法与TF-IDF、TextRank、Word2vec+TextRank进行了对比实验,结果表明,从准确率P、召回率R、测量值F三个方面都取得了良好的实验
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