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基于TextRank的关键词提取算法
基于TextRank的关键词提取算法
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摘要：
关键字提取是自然语言处理中一项重要任务,也是很多自然语言处理任务的基础步骤,做好自然语言处理能够大大提高其他任务的精度,本文主要介绍如何用TextRank做关键字提取.文章前面主要介绍关键字提取背景、意义和应用,文章第二部分对中文分词、文档图模型构建、TextRank原理做了重点介绍,包括了自然语言处理中的统计语言模型,机器学习中TextRank算法.
推荐文章
基于词向量与TextRank的关键词提取方法
抽取
语义差异性
TextRank
词向量
隐含主题分布
基于组合词和同义词集的关键词提取算法
组合词
同义词集
中文网页
关键词提取
基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法
提取
支持向量机
TextRank
一种改进的TextRank关键词提取算法
提取
TF-IDF算法
TextRank算法
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研究主题发展历程
节点文献
关键字提取
中文分词
TextRank
图模型构建
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子世界
主办单位：
中国电子学会
出版周期：
半月刊
ISSN：
1003-0522
CN：
11-2086/TN
开本：
大16开
出版地：
北京市
邮发代号：
2-892
创刊时间：
1979
语种：
chi
出版文献量（篇）
36164
总下载数（次）
96
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