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摘要:
关键词是文本处理中很重要的环节,通过提取文档的关键词,可以简要概况该文档的大体内容.在传统算法中,主要依靠词频-逆文档率(TF-IDF)信息提取关键词,此种方法没有利用领域类别信息.文章基于领域类别信息,首先计算每个关键词的词频-方差指标,然后利用领域互斥关键词提取、非领域互斥关键词提取两种方案选择出每个领域的关键词,最后给出了训练和预测的整体流程,具有较强的实用性和较好的分类效果.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于领域类别信息的关键词提取技术
来源期刊 大众标准化 学科
关键词 互斥关键词 非互斥关键词 有监督模型 词频
年,卷(期) 2021,(18) 所属期刊栏目 标准技术
研究方向 页码范围 212-213,219
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1350.2021.18.073
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (24)
共引文献  (182)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1972(1)
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1975(1)
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1983(1)
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1988(1)
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1997(1)
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2001(1)
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研究主题发展历程
节点文献
互斥关键词
非互斥关键词
有监督模型
词频
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大众标准化
半月刊
1007-1350
14-1101/T
大16开
山西省太原市长治路106号
22-23
1982
chi
出版文献量(篇)
9364
总下载数(次)
14
总被引数(次)
2459
论文1v1指导