检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘晨晖 张德生[1] 胡钢[1] LIU Chenhui;ZHANG Desheng;HU Gang(Faculty of Sciences,Xi’an University of Technology,Xi’an 710054,China)
出 处:《计算机工程与应用》2020年第10期115-121,共7页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.51875454);陕西省自然科学基础研究规划(No.2017JM5048)。
摘 要:针对传统的中文关键短语提取算法所提取关键短语准确率低、歧义性强和涵盖信息量少等问题,在英文关键短语提取算法TAKE(Totally Automated Keyword Extraction)的启发下,加入基于多领域特异性的新词识别技术,并改进了原有算法的文本分词、词语过滤和特征计算方法,提出了一种改进的TAKE算法,并应用于中文文本关键短语挖掘中。与多种传统关键短语提取算法的对比实验结果表明,该算法提取的精确率、召回率和F值指标的量化结果相比于传统算法有比较明显的提升。Aiming at the problems that traditional Chinese key phrase extraction algorithm has low accuracy, strong ambiguity and little information, inspired by the English key phrase extraction algorithm TAKE(Totally Automated Keyword Extraction), this paper adds a new word recognition technique based on multi-domain specificity and improves the text segmentation, word filtering and feature calculation methods of the original algorithm. An improved TAKE algorithm is proposed and applied to Chinese text key phrase mining. By compared with traditional key phrase extraction algorithms, it is shown that the proposed algorithm has a significant improvement in the quantization results of precision, recall and F values.
关 键 词:文本挖掘 分词 词语过滤 特征计算 关键短语提取
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.115