基于同义替换和相邻词合并的关键词特征权重计算新方法

• 作者: 司红娜 姚力文 李向军
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 同义替换 相邻词 TFIDF KSRAM 特征权重
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 115-117,121
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.04.031

摘要

特征项权重计算是文本挖掘中关键词提取的核心,其计算方法的好坏对文本挖掘的结果有着重要的影响.本文在对关键词提取特征项权重计算的传统TFIDF算法分析的基础上,为减少该算法特征权重计算时对词频的过于依赖,提出一种基于同义替换和相邻词合并(KSRAM)的特征权重计算方法.为检验算法性能,对KSRAM算法和传统TFIDF算法进行了关键词提取对比实验,实验表明KSRAM算法在关键词提取的准确率和召回率方面比传统TFIDF算法有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚力文	南昌大学信息工程学院	18	91	5.0	9.0
2	李向军	南昌大学信息工程学院	28	266	8.0	16.0
3	司红娜	南昌大学信息工程学院	2	17	1.0	2.0