多特征关键词提取算法研究

• 作者: 王丽清 王洁
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 多特征 TFIDF 关键词提取 Python
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 162-166
• 页数: 5页
• 字数: 3403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006450

摘要

关键词提取技术是语料库构建、文本分析处理、信息检索的基础.采用传统的TFIDF算法提取关键词时,主要依据词频计算权重,而未考虑文本特征项的影响,由于对词频的过度依赖,导致其提取关键词的准确性不高.针对这个问题,本文根据关键词的特性,引入位置和词性作为影响因子,对TFIDF算法权重重新进行了计算和排序,从而改进该算法,并利用Python语言完成了实现.实验结果表明,采用该改进方法提取关键词,其召回率、准确率、F因子与传统方法相比均得到明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洁	云南大学信息学院	36	291	10.0	15.0
2	王丽清	云南大学信息学院	20	33	3.0	4.0