基于农业网络信息分类的热词自动提取方法

• 作者: 刘怡然 张璐 段青玲 王沙沙
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 农业网络信息 农业舆情监测 热词 多标记分类 热度计算
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 160-167
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6485字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.07.020

摘要

热词提取对于监控和分析农业舆情具有重要意义,目前已有一定研究基础,但仍存在针对性差等问题,无法满足农业领域不同产业用户群的个性化需求,为此,提出一种基于农业网络信息分类的热词自动提取方法.首先采用多标记分类算法对文本语料进行分类,按分类类别构建语料库,然后采用基于信息熵的方法对每个类别分别提取热词候选词,最后采用基于时间变化的方法进行候选词热度计算,根据候选词热度排序结果得到热词.本文抽取农业网站上的15 354条文本进行实验,结果表明,热词提取准确率达到0.9以上,能够较高质量地提取农业热词,为不同农业用户群体发现和分析产业热点提供帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段青玲	中国农业大学信息与电气工程学院	25	189	9.0	12.0
2	张璐	中国农业大学信息与电气工程学院	51	980	15.0	31.0
3	刘怡然	中国农业大学信息与电气工程学院	4	37	3.0	4.0
4	王沙沙		1	3	1.0	1.0