杨林

作品数：2被引量：30H指数：2
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供职机构：安徽工业大学计算机学院更多>>
发文主题：词语相似度知网关键词提取TF-IDF关键词更多>>
发文领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机科学与应用》《情报科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
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基于知网的新词语相似度算法研究被引量：11
《情报科学》2015年第2期67-71,共5页王小林 杨林 王东 
国家自然科学基金资助项目(61003311);安徽省高校省级自然科学基金资助项目(KJ2011A040)
基于"知网"提出了一种新的词语相似度计算方法。在概念层次上,引入义原类相似度的概念及计算规则,结合词语概念中主要义原类限制次要义原类和变系数法对各义原类加权计算,求得概念相似度;在词语层次上,引入词性相似度的概念,取不同词性...
关键词：知网 词语相似度 义原类相似度 词性相似度 语义距离 
改进的TF-IDF关键词提取方法被引量：19
《计算机科学与应用》2013年第1期64-68,共5页王小林 杨林 王东 镇丽华 
国家自然科学基金资助项目(编号:61003311);安徽省高校省级自然科学基金资助项目(编号:KJ2011A040)。
在TF-IDF算法基础上,提出新的基于词频统计的关键词提取方法。利用段落标注技术,对处于不同位置的词语给予不同的位置权重,对分词结果中词频较高的同词性词语进行词语相似度计算,合并相似度较高的词语,通过词语逆频率TF-IWF算法,按权值...
关键词：知网 词语相似度 TF-IDF 关键词提取 
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