【摘 要】
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关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用.通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语,而这部分关键词的提取是十分困难的问题.本文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词短语提取,设计了一种基于分离模型的关键词提取算法.并以该算法为基础.针对关键单词提取和关键词短语提取这两个问题设计了不同的语言学知识特征,提高了提取的准确性.实验表明基于语言学
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,湖南 长沙 410073
【出 处】
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第四届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用.通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语,而这部分关键词的提取是十分困难的问题.本文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词短语提取,设计了一种基于分离模型的关键词提取算法.并以该算法为基础.针对关键单词提取和关键词短语提取这两个问题设计了不同的语言学知识特征,提高了提取的准确性.实验表明基于语言学知识的分离模型关键词提取算法比传统的关键词提取算法的效果更好.
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