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基于语义的中文文本关键词提取算法
被引量:
48
1
作者
王立霞
淮晓永
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期1-4,共4页
为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基...
为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基于统计特征的关键词提取算法相比,SKE算法提取的关键词能体现文档的主题,更符合人们的感知逻辑,且算法性能较优。
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关键词
提取算法相比
SKE算法提取的关键词能体现文档的主题
更符合人们的感知逻辑
且算法性能较优.关键词:关键词提取
语义
相似
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词语语义相似度网络
居间
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中文文本
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题名
基于语义的中文文本关键词提取算法
被引量:
48
1
作者
王立霞
淮晓永
机构
中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心
中国科学院研究生院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期1-4,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(90920010)
国家“863”计划基金资助项目(2008AA01Z145)
文摘
为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基于统计特征的关键词提取算法相比,SKE算法提取的关键词能体现文档的主题,更符合人们的感知逻辑,且算法性能较优。
关键词
提取算法相比
SKE算法提取的关键词能体现文档的主题
更符合人们的感知逻辑
且算法性能较优.关键词:关键词提取
语义
相似
度
词语语义相似度网络
居间
度
中文文本
Keywords
keyword extraction
semantic similarity
word semantic similarity network
betweenness centrality
Chinese text
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
基于语义的中文文本关键词提取算法
王立霞
淮晓永
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
48
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