【摘 要】
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为了从中文组块中提取出核心词,结合组块核心词识别的3个有效因素,包括词语相似度信息、位置信息和词性信息,提出了一种基于TextRank的无监督的组块核心词提取方法.该方法分
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500
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为了从中文组块中提取出核心词,结合组块核心词识别的3个有效因素,包括词语相似度信息、位置信息和词性信息,提出了一种基于TextRank的无监督的组块核心词提取方法.该方法分别给3个有效因素分配权值,从而改进TextRank关键词提取方法;然后递归地计算图中的概率转移矩阵,并且求出组块中每个词对应的重要度的值;最后把最高的重要度值对应的词语作为最终的核心词.在宾州中文树库(CTB8.0)中采集的8 126个组块数据上进行了人工标记和实验.在实验中,对传统经典算法和所提方法进行了比较,结果表明同时考虑3个有效因素的方法稳定性好,总体识别率最高.所提方法对组块核心词的提取效果好,验证了模型的有效性.
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