【摘 要】
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目前的研究大多把向量空间模型中特征项的选取与权重的计算分开,掩盖中文分词时产生的语义缺失,导致特征项区分度下降。为此,提出一种基于统计与规则的关键词抽取方法。利用
【机 构】
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菏泽学院计算机与信息工程系,山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873247）, 山东省高新自主创新专项工程基金资助项目（2008ZZ28）
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目前的研究大多把向量空间模型中特征项的选取与权重的计算分开,掩盖中文分词时产生的语义缺失,导致特征项区分度下降。为此,提出一种基于统计与规则的关键词抽取方法。利用句法规则提取出基本短语,以取代词袋模型中的词,考虑特征项位置、分布及语法角色等信息,综合加权计算特征项权重。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够更有效地进行文本信息过滤。
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