【摘 要】
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针对影响关键词提取质量的一词多义现象、同义词现象以及文章主题准确全面表达的难点,提出了一种基于语义的关键词提取算法KESELC,利用《同义词词林》语义词典和统计信息计算
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202204)资助
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针对影响关键词提取质量的一词多义现象、同义词现象以及文章主题准确全面表达的难点,提出了一种基于语义的关键词提取算法KESELC,利用《同义词词林》语义词典和统计信息计算语义相似度和相关度,进而得出语义扩展度及其计算方法,将语义扩展度和词汇链方法相结合,对文本分别作预处理、多义词词义消歧、同义词合并、词汇链构建、有效特征选取及对权重综合计算的处理,提取出的关键词不仅避免了同义词冗余表达,而且较准确全面地覆盖文本的主题。通过实验对比分析,验证了基于KESELC的方法比基于TFIDF的方法以及基于词汇链的方法具有较优的提取效果,具有一定的实际应用价值。
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