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基于TAKE的中文关键短语提取算法研究
被引量：
1
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作者
刘晨晖
张德生
胡钢
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期115-121,共7页
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...
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。
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关键词
文本挖掘
分词
词语过滤
特征计算
关键短语提取
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题名
基于TAKE的中文关键短语提取算法研究
被引量：
1
1
作者
刘晨晖
张德生
胡钢
机构
西安理工大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期115-121,共7页
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)。
文摘
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。
关键词
文本挖掘
分词
词语过滤
特征计算
关键短语提取
Keywords
text mining
word segmentation
word filtering
feature calculation
key phrase extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TAKE的中文关键短语提取算法研究
刘晨晖
张德生
胡钢
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
1
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