基于改进权重的贝叶斯推理和TFIDF算法文本主题词提取研究

• 作者: 胡局新 邵晓根 鞠训光 马忠伟
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯推理 位置权重 提取 TFIDF算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 57-60,65
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TP301
• 字数: 3233字
• 语种: 中文

摘要

本文针对中文文本主题词提取的TFIDF算法不足进行了改进，综合考虑关键词在文本中出现的频率及位置权重，设计了贝叶斯推理和TFIDF主题词提取混合算法，并基于候选词排序位置进行了正向、逆向和中间向前后的提取测试，结果表明，本算法比单纯TFIDF算法正向提取平均准确率提高了6.2%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵晓根	徐州工程学院信电工程学院	60	284	9.0	14.0
2	胡局新	徐州工程学院信电工程学院	20	125	5.0	11.0
3	鞠训光	徐州工程学院信电工程学院	23	53	5.0	6.0
4	马忠伟	湘潭大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0