基于竞争学习网络的中文关键字提取算法

• 作者: 沈学利 程宇伟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 关键字提取 平均命中率 竞争学习网络 神经元 输入层 竞争层
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 207-210,215
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.02.042

摘要

为提高中文关键字的提取准确率,提出一种基于竞争学习网络的中文关键字提取算法.对文章进行分词,得到单个词组或短语,视其为单个神经元,将神经元输入竞争学习网络的输入层,通过竞争层上神经元的相互竞争,获得一个或几个活跃的神经元,使用合并权值及聚类分析方法得到文章的关键字.实验结果表明,该算法提取关键字的平均命中率高于词频-逆文档频率算法和传统的词频算法,鲁棒性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈学利	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	61	373	10.0	17.0
2	程宇伟	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0