【摘 要】
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该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法。首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络。引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安邮电学院信息中心,西安电子科技大学图书馆
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60803162);陕西省自然科学基金资助项目(SJ08-ZT15);陕西省教育厅科研计划资助项目(08JK245)
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该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法。首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络。引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集。利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词。实验结果表明该方法是可行和有效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解。
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