【摘 要】
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针对传统的中文关键短语提取算法所提取关键短语准确率低、歧义性强和涵盖信息量少等问题,在英文关键短语提取算法TAKE(Totally Automated Keyword Extraction)的启发下,加入
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51875454),陕西省自然科学基础研究规划(No.2017JM5048)
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针对传统的中文关键短语提取算法所提取关键短语准确率低、歧义性强和涵盖信息量少等问题,在英文关键短语提取算法TAKE(Totally Automated Keyword Extraction)的启发下,加入基于多领域特异性的新词识别技术,并改进了原有算法的文本分词、词语过滤和特征计算方法,提出了一种改进的TAKE算法,并应用于中文文本关键短语挖掘中。与多种传统关键短语提取算法的对比实验结果表明,该算法提取的精确率、召回率和F值指标的量化结果相比于传统算法有比较明显的提升。
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