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一种改进的TextRank多特征融合教育资源关键词提取方法

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本发明涉及一种改进的TextRank多特征融合教育资源关键词提取方法，首先利用中文分词、去除停用词等因素对资源进行文本预处理，然后分别进行TF‑IDF、词位置和词性的权重计算，之后为不同权重的TF‑IDF、词位置和词性分配对应参数，最后将之前两步计算的权重值和参数值带入，形成多特征融合计算词语的分值，再对分值进行排序，选取前N个词语作为资源的关键词。实验结果表明该方法能够稳定的从教育资源中提取关键词信息，提高关键词的质量。它的先进性主要有较高的准确性和稳定性，在一定程度上提高了关键词提取的质量，提高了教育资源的利用效率。

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公开/公告号CN114328865A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN202111542393.5
发明设计人赵弘扬;谢强;
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申请日2021-12-14
分类号G06F16/332(20190101);G06F16/36(20190101);G06F16/387(20190101);G06F16/9532(20190101);G06K9/62(20220101);
代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人马玉雯
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
入库时间 2023-06-19 14:53:05

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法律状态公告日

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法律状态
2022-04-12

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发明专利申请公布

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