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基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类
被引量：
9
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作者
阿力甫.阿不都克里木
李晓
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第12期36-40,共5页
针对维吾尔语文本的分类问题,提出一种基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类方法。首先,对输入文本进行预处理,滤除非维吾尔语的字符和停用词;然后,利用词语语义相似度、词语位置和词频重要性加权的TextRank...
针对维吾尔语文本的分类问题,提出一种基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类方法。首先,对输入文本进行预处理,滤除非维吾尔语的字符和停用词;然后,利用词语语义相似度、词语位置和词频重要性加权的TextRank算法提取文本关键词集合;最后,根据互信息相似度度量,计算输入文本关键词集和各类关键词集的相似度,最终实现文本的分类。实验结果表明,该方案能够提取出具有较高识别度的关键词,当关键词集大小为1250时,平均分类率达到了91.2%。
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关键词
维吾尔语
文本分类
关键词提取
TextRank算法
互信息相似度
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题名
基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类
被引量：
9
1
作者
阿力甫.阿不都克里木
李晓
机构
中国科学院新疆理化技术研究所
中国科学院大学
新疆多语种信息技术重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第12期36-40,共5页
基金
新疆多语种信息技术重点实验室开放课题(XJDX0905-2013-06)资助
文摘
针对维吾尔语文本的分类问题,提出一种基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类方法。首先,对输入文本进行预处理,滤除非维吾尔语的字符和停用词;然后,利用词语语义相似度、词语位置和词频重要性加权的TextRank算法提取文本关键词集合;最后,根据互信息相似度度量,计算输入文本关键词集和各类关键词集的相似度,最终实现文本的分类。实验结果表明,该方案能够提取出具有较高识别度的关键词,当关键词集大小为1250时,平均分类率达到了91.2%。
关键词
维吾尔语
文本分类
关键词提取
TextRank算法
互信息相似度
Keywords
Uyghur language, Text categorization, Keyword extraction, TextRank algorithm, Mutual information similarity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类
阿力甫.阿不都克里木
李晓
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
9
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