基于小世界模型的复合关键词提取方法研究

该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法。首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络。引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集。利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词。实验结果表明该方法是可行和有效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解。

基于SWN理论的关键字抽取策略

本文在基于文本挖掘中的共现分析理论上,结合SWN理论及算法,借助图的平均最短路径变化量和簇系数变化量,计算分词在信息中的重要性,以确定文本关键字。