【摘 要】
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为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法.使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后向匹配算法做进一步处理,使提取的关键词更具语义完整性.实验结果表明,该方法在数据集上的关键词抽取效果有了显著提升,可读性更强,验证了所提方法的有效性.
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430081;武汉科技大学大数据科学与工程研究院,湖北武汉430081
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为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法.使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后向匹配算法做进一步处理,使提取的关键词更具语义完整性.实验结果表明,该方法在数据集上的关键词抽取效果有了显著提升,可读性更强,验证了所提方法的有效性.
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