【摘 要】
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通过结合Word2Vec模型、TF-IDF算法和自编码器模型,提出了一种从纯文本文章中提取侧面信息算法(WT-AutoEncoder).首先,爬取相关语料,对文章进行分词、去停用词等数据预处理,
【机 构】
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贵州师范大学,贵州 贵阳,550000
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通过结合Word2Vec模型、TF-IDF算法和自编码器模型,提出了一种从纯文本文章中提取侧面信息算法(WT-AutoEncoder).首先,爬取相关语料,对文章进行分词、去停用词等数据预处理,对词进行向量化表示;然后,利用TF-IDF算法对得到的词向量做关键词提取;最后,将得到的关键词应用到自编码器模型中,通过权重排序后,获取最终的关键词,即代表文章侧面信息.结果表明,应用TF-IDF算法和自编码器模型后,可以获得到较为准确的信息提取结果.
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