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基于Word2Vec和TextRank的时政类新闻关键词抽取方法研究

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摘要

[目的/意义]旨在为时政类新闻关键词抽取提供参考.[方法/过程]基于融合Word2Vec和TextRank算法,在研究时政类新闻文本特征基础上,利用政治重点词库修订文本词语的初始权重,结合上下文关系确定词语之间的连接关系,并基于Word2Vec模型构建概率转移矩阵,提出改进的Word2Vec和TextRank算法.[结果/结论]运用改进的Word2Vec和TextRank算法对时政类新闻关键词进行抽取,其准确率、召回率和F值均优于传统TextRank算法及普通的融合Word2Vec和TextRank算法,抽取效果更好.

著录项

来源
《情报探索》 |2018年第6期|22-27|共6页
作者
刘奇飞; 沈炜域;
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作者单位

中国人民公安大学信息技术与网络安全学院北京 100038;

中国人民公安大学信息技术与网络安全学院北京 100038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
时政新闻; 关键词抽取; TextRank算法; Word2Vec模型; 词图;

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