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摘要:
关键词作为文本的概要信息,是信息检索.特别是针对海量Web信息处理的基础.由于手工分配关键词是一项耗时性的工作,因此不需要训练集的非监督关键词获取方法研究受到了关注.本文以语义聚类为模型,以词在给定语境和词义本身两种语义距离的计算为基础.给出一种关键词获取算法.实验结果表明,该算法得到较好的查准率.
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抽取
语义差异性
TextRank
词向量
隐含主题分布
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一种基于语义距离的关键词获取方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 词共现 聚类 语义距离 关键词获取
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 18-20,24
页数 分类号 TP301.6
字数 3143字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.12.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石爱萍 江苏科技大学计算机科学与工程学院 2 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (17)
共引文献  (69)
参考文献  (6)
节点文献
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1973(1)
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1990(1)
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1991(1)
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1997(1)
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1999(1)
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2000(1)
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2001(1)
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2006(2)
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2010(0)
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2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
词共现
聚类
语义距离
关键词获取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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