【摘 要】
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关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点,在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,首先对数据进行数据清理,去除其中的噪声数据,
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(18BTQ042);延安大学继续教育教学改革研究专项(YDJY2016-11)
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关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点,在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据,首先对数据进行数据清理,去除其中的噪声数据,然后对每篇新闻进行数据结构解析,在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重,综合考虑这些权重计算出词语的综合权重,以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比,发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法,与专家
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