【摘 要】
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关键词提取作为自然语言处理(NLP)的重要步骤,其作用是挖掘文本主题,通过几个词高度概括文本内容,在信息检索、文本挖掘中应用广泛。选出的关键词必须包含以下3个特性:易于理
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804406),山东省重点研发计划项目(2016ZDJS02A05)
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关键词提取作为自然语言处理(NLP)的重要步骤,其作用是挖掘文本主题,通过几个词高度概括文本内容,在信息检索、文本挖掘中应用广泛。选出的关键词必须包含以下3个特性:易于理解、与文本高度关联、能很好地覆盖文本内容。对TextRank算法进行改进,将一段文本分成若干部分,对其中的每个部分构建关键词图,并在每一部分中提取若干关键词,最后根据词频、长度、位置和词性等综合因素进行打分,选出最终的关键词。通过实验得出,该算法相比传统的TextRank算法准确率提高了2.3%。改进TextRank算法改善了传统Tex⁃
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