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王民

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关键词抽取是从文档中筛选出核心的词语，简要概括文档的主题。对于新闻文档来说，有效的关键词抽取可以帮助读者迅速筛选感兴趣的内容，提高用户体验。传统的关键词抽取技术主要考虑词语的统计特征，使得选出的都是出现频率较高的词语。然而有些关键词在文档中并没有很高的统计词频，这就造成文档和关键词之间较大的词汇差异。另外有些关键词语是由多个词组合而成，而这些词语并不存在于候选的关键词列表当中，这也会对关键词抽取的结果产生一定的影响。本文以新华社真实的新闻语料作为实验数据集，进行关键词抽取技术研究，通过构建“文档-关键词”翻译器，并对机器翻译的方法进行训练，提高文档词和关键词之间的翻译概率；把训练的模型进行抽象模型化，实现关键词抽取，取得良好的效果。同时，通过引入维基百科词条库进行词语合并，使得关键词抽取效果得到更进一步的提升。

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来源
《科技传播》 |2015年第7期|85-86204|共3页
作者
王民;
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作者单位

新华通讯社技术局;

北京 100803;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息与知识传播;
关键词
抽取; 新闻网页处理; 机器翻译; 短语合成;

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