单文本关键词融合提取算法研究

• 作者: 邓世权
• 来源期刊: 中国科技投资
• 关键词: TF-IDF TextRank TF-TR 新闻文本 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 21-23
• 页数: 3页
• 字数: 3038字
• 语种: 中文

摘要

关键词提取是自然语言处理领域的研究重点.本文在研究TF-IDF和TextRank关键词提取算法的基础上,提出了一种基于TF和TextRank融合关键词提取算法.通过随机选取新浪网上带标签的新闻文本进行验证,并采用查准率、查全率、调和平均值等性能指标进行检验,实验结果表明,基于TF和TextRank融合的查全率和调和平均值比单一的TF-IDF和TextRank算法在关键词提取效果方面有较大提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓世权		4	0	0.0	0.0