融合多因素的TFIDF关键词提取算法研究

NIU Yong-jie; TIAN Cheng-long

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为了能更加准确、快速地提取文本中的关键词,首先需要对待提取的文本进行数据清洗,去掉其中的噪声数据,接着对文本进行分词操作,在去掉停用词的基础上,综合考虑词语的位置、词性、词语关联性、词长和词跨度等因素,将这些因素与经典的TFIDF关键词提取算法相结合,采用不同权重的方法得到最终的词语权重,按照词语权重从大到小取得前5个词作为文本的关键词.以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,从准确度、召回率及F1值三个指标对文中算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比,发现文中算法在三个指标上均优于经典的TFIDF算法,与专家标注比较接近.

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来源
《计算机技术与发展》 |2019年第7期|80-83|共4页
作者
NIU Yong-jie; TIAN Cheng-long;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
TFIDF算法; 词位置; 词性; 词语关联; 词长; 词跨度;

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