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新的关键词类型——文本关键词
1
作者
宋姝锦
《吉林省教育学院学报》
2017年第11期148-150,共3页
随着人文学科对关键词的词汇内涵与学理意义的认知加深,出现了一种新的关键词类型——文本关键词。文本关键词有别于传统的密钥关键词、索引关键词和检索关键词,它是由作者选择并直接参与具体语篇的结构构成与信息组织的一类具有语篇功...
随着人文学科对关键词的词汇内涵与学理意义的认知加深,出现了一种新的关键词类型——文本关键词。文本关键词有别于传统的密钥关键词、索引关键词和检索关键词,它是由作者选择并直接参与具体语篇的结构构成与信息组织的一类具有语篇功能的词汇。本文主要运用语篇语言学,分析了文本关键词的产生背景、类型及其特点。
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关键词
关键词
文本关键词
语篇建构
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职称材料
基于评论数据的文本关键词提取和可视化方法
2
作者
林素红
杜玉红
《信息与电脑》
2022年第23期101-103,共3页
针对大数据时代,各业务评论数据的增长速度前所未有,阅读耗时且难以把握关键内容,数据普遍存在杂乱无章、内容量大以及价值信息难提取等问题。因此,提出基于评论数据的文本关键词提取和可视化方法。通过网络数据爬虫技术采集商业旅游网...
针对大数据时代,各业务评论数据的增长速度前所未有,阅读耗时且难以把握关键内容,数据普遍存在杂乱无章、内容量大以及价值信息难提取等问题。因此,提出基于评论数据的文本关键词提取和可视化方法。通过网络数据爬虫技术采集商业旅游网站景点评论数据,从Pythonjieba分词工具包里导入文本提取功能,再采用TextRank算法对景点评价词汇进行处理,提取热度关键词和权重值,最后经Echarts图进行展示,形成词云图,通过看图直接掌握文本重要内容,可节省大量的阅读时间。
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关键词
评论数据
文本关键词
提取
可视化
数据爬虫
TextRank算法
Echarts图
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职称材料
初中英语听说整合教学文本主线和关键词解读策略
被引量:
3
3
作者
熊亦波
《教学月刊(中学版)(外语教学)》
2022年第3期26-28,共3页
在听说整合教学中,听力文本的主线和关键词不仅是学生把握文本脉络的关键,而且也可以为学生的口语输出搭建脚手架。初中英语听说整合教学文本主线和关键词的解读可以从单元主题、主题情境、文本脉络三个层面展开。
关键词
初中英语
听说整合教学
文本
主线
文本关键词
解读策略
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职称材料
用关键词还原法解读文本——《道士塔》文本细读
被引量:
1
4
作者
刘云英
《教学月刊(中学版)(语文教学)》
2019年第6期62-64,共3页
关键词还原法是孙绍振先生提出的解读文本的一种方法。对《道士塔》一文的解读,通过还原“认真”“塔”“达观”“遗憾”等关键词的内涵,可以深入探究文本,分析作者在遣词时的深意。
关键词
文本
解读:
关键词
还原法
《道士塔》
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职称材料
基于TI-Rank的弹幕关键词提取方法
被引量:
2
5
作者
何梓源
张仰森
+1 位作者
吴云芳
亓文法
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期580-586,共7页
为提供准确且更贴近日常用语的关键词,针对视频弹幕内容提出一种基于TI-RANK(TTF-ICDF-DWTextRank)的词频词义相结合的关键词提取模型。将标题内容进行分类得到标题的关键信息,将该信息用于词频提取构建TTF算法;进一步考虑词频与篇章数...
为提供准确且更贴近日常用语的关键词,针对视频弹幕内容提出一种基于TI-RANK(TTF-ICDF-DWTextRank)的词频词义相结合的关键词提取模型。将标题内容进行分类得到标题的关键信息,将该信息用于词频提取构建TTF算法;进一步考虑词频与篇章数对提取效果的影响,通过分段函数构建ICDF算法;引入语义维度信息并利用中文拼音作为编辑距离的计算单元构建DWTextRank模型。实验结果表明,TI-RANK模型提取关键词的F1值达到0.8以上,相较传统TF-IDF和TextRank算法提高了约20%。为更合理评价关键词提取的准确率,按照关键词重要程度降序排列定义三级梯度评价标准,该标准能够更好体现出排序靠前关键词的正确性对准确率的影响。
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关键词
词频-逆文档频率
文本关键词
抽取
词频词义
关键词
提取
三级梯度评价标准
视频弹幕
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职称材料
基于统计语言模型改进的Word2Vec优化策略研究
被引量:
12
6
作者
张克君
史泰猛
+1 位作者
李伟男
钱榕
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第7期11-19,共9页
该文从训练词向量的语言模型入手,研究了经典skip-gram、CBOW语言模型训练出的词向量的优缺点,引入TFIDF文本关键词计算法,提出了一种基于关键词改进的语言模型。研究发现,经典skip-gram、CBOW语言模型只考虑到词本身与其上下文的联系,...
该文从训练词向量的语言模型入手,研究了经典skip-gram、CBOW语言模型训练出的词向量的优缺点,引入TFIDF文本关键词计算法,提出了一种基于关键词改进的语言模型。研究发现,经典skip-gram、CBOW语言模型只考虑到词本身与其上下文的联系,而改进的语言模型通过文本关键词建立了词本身与整个文本之间的联系,在词向量训练结果的查准率和相似度方面,改进模型训练出的词向量较skip-gram、CBOW语言模型有一个小幅度的提升。通过基于维基百科1.5GB中文语料的词向量训练实验对比后发现,使用CBOW-TFIDF模型训练出的词向量在相似词测试任务中结果最佳;把改进的词向量应用到情感倾向性分析任务中,正向评价的精确率和F1值分别提高了4.79%、4.92%,因此基于统计语言模型改进的词向量,对于情感倾向性分析等以词向量为基础的应用研究工作有较为重要的实践意义。
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关键词
词向量
统计语言模型
TFIDF
文本关键词
CBOW-TFIDF
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职称材料
题名
新的关键词类型——文本关键词
1
作者
宋姝锦
机构
郑州大学文学院
出处
《吉林省教育学院学报》
2017年第11期148-150,共3页
文摘
随着人文学科对关键词的词汇内涵与学理意义的认知加深,出现了一种新的关键词类型——文本关键词。文本关键词有别于传统的密钥关键词、索引关键词和检索关键词,它是由作者选择并直接参与具体语篇的结构构成与信息组织的一类具有语篇功能的词汇。本文主要运用语篇语言学,分析了文本关键词的产生背景、类型及其特点。
关键词
关键词
文本关键词
语篇建构
Keywords
the text key words
discourse construction
分类号
H0 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
基于评论数据的文本关键词提取和可视化方法
2
作者
林素红
杜玉红
机构
山东电子职业技术学院
出处
《信息与电脑》
2022年第23期101-103,共3页
文摘
针对大数据时代,各业务评论数据的增长速度前所未有,阅读耗时且难以把握关键内容,数据普遍存在杂乱无章、内容量大以及价值信息难提取等问题。因此,提出基于评论数据的文本关键词提取和可视化方法。通过网络数据爬虫技术采集商业旅游网站景点评论数据,从Pythonjieba分词工具包里导入文本提取功能,再采用TextRank算法对景点评价词汇进行处理,提取热度关键词和权重值,最后经Echarts图进行展示,形成词云图,通过看图直接掌握文本重要内容,可节省大量的阅读时间。
关键词
评论数据
文本关键词
提取
可视化
数据爬虫
TextRank算法
Echarts图
Keywords
review data text
keyword extraction
visualization
data crawler
TextRank algorithm
Echarts figure
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
初中英语听说整合教学文本主线和关键词解读策略
被引量:
3
3
作者
熊亦波
机构
浙江省宁波外国语学校
出处
《教学月刊(中学版)(外语教学)》
2022年第3期26-28,共3页
基金
2021年浙江省教研重点课题“指向学科核心素养发展的初中英语听说整合教学范式研究”(课题编号:Z2021037)的阶段性研究成果。
文摘
在听说整合教学中,听力文本的主线和关键词不仅是学生把握文本脉络的关键,而且也可以为学生的口语输出搭建脚手架。初中英语听说整合教学文本主线和关键词的解读可以从单元主题、主题情境、文本脉络三个层面展开。
关键词
初中英语
听说整合教学
文本
主线
文本关键词
解读策略
分类号
G633.41 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
用关键词还原法解读文本——《道士塔》文本细读
被引量:
1
4
作者
刘云英
机构
中山市东升高级中学
出处
《教学月刊(中学版)(语文教学)》
2019年第6期62-64,共3页
文摘
关键词还原法是孙绍振先生提出的解读文本的一种方法。对《道士塔》一文的解读,通过还原“认真”“塔”“达观”“遗憾”等关键词的内涵,可以深入探究文本,分析作者在遣词时的深意。
关键词
文本
解读:
关键词
还原法
《道士塔》
分类号
G634.3 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
基于TI-Rank的弹幕关键词提取方法
被引量:
2
5
作者
何梓源
张仰森
吴云芳
亓文法
机构
北京信息科技大学智能信息处理研究所
北京大学计算语言学研究所
北京大学王选计算机研究所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期580-586,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61772081)
国家重点研发计划基金项目(2018YFB1403104)。
文摘
为提供准确且更贴近日常用语的关键词,针对视频弹幕内容提出一种基于TI-RANK(TTF-ICDF-DWTextRank)的词频词义相结合的关键词提取模型。将标题内容进行分类得到标题的关键信息,将该信息用于词频提取构建TTF算法;进一步考虑词频与篇章数对提取效果的影响,通过分段函数构建ICDF算法;引入语义维度信息并利用中文拼音作为编辑距离的计算单元构建DWTextRank模型。实验结果表明,TI-RANK模型提取关键词的F1值达到0.8以上,相较传统TF-IDF和TextRank算法提高了约20%。为更合理评价关键词提取的准确率,按照关键词重要程度降序排列定义三级梯度评价标准,该标准能够更好体现出排序靠前关键词的正确性对准确率的影响。
关键词
词频-逆文档频率
文本关键词
抽取
词频词义
关键词
提取
三级梯度评价标准
视频弹幕
Keywords
TF-IDF
TextRank
TI-RANK
three-level gradient evaluation standard
video barrage
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于统计语言模型改进的Word2Vec优化策略研究
被引量:
12
6
作者
张克君
史泰猛
李伟男
钱榕
机构
北京电子科技学院
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第7期11-19,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1004101)
国家自然科学基金(61170037)
文摘
该文从训练词向量的语言模型入手,研究了经典skip-gram、CBOW语言模型训练出的词向量的优缺点,引入TFIDF文本关键词计算法,提出了一种基于关键词改进的语言模型。研究发现,经典skip-gram、CBOW语言模型只考虑到词本身与其上下文的联系,而改进的语言模型通过文本关键词建立了词本身与整个文本之间的联系,在词向量训练结果的查准率和相似度方面,改进模型训练出的词向量较skip-gram、CBOW语言模型有一个小幅度的提升。通过基于维基百科1.5GB中文语料的词向量训练实验对比后发现,使用CBOW-TFIDF模型训练出的词向量在相似词测试任务中结果最佳;把改进的词向量应用到情感倾向性分析任务中,正向评价的精确率和F1值分别提高了4.79%、4.92%,因此基于统计语言模型改进的词向量,对于情感倾向性分析等以词向量为基础的应用研究工作有较为重要的实践意义。
关键词
词向量
统计语言模型
TFIDF
文本关键词
CBOW-TFIDF
Keywords
word vector
statistical language model
TFIDF
key words
CBOW-TFIDF
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新的关键词类型——文本关键词
宋姝锦
《吉林省教育学院学报》
2017
0
下载PDF
职称材料
2
基于评论数据的文本关键词提取和可视化方法
林素红
杜玉红
《信息与电脑》
2022
0
下载PDF
职称材料
3
初中英语听说整合教学文本主线和关键词解读策略
熊亦波
《教学月刊(中学版)(外语教学)》
2022
3
下载PDF
职称材料
4
用关键词还原法解读文本——《道士塔》文本细读
刘云英
《教学月刊(中学版)(语文教学)》
2019
1
下载PDF
职称材料
5
基于TI-Rank的弹幕关键词提取方法
何梓源
张仰森
吴云芳
亓文法
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
6
基于统计语言模型改进的Word2Vec优化策略研究
张克君
史泰猛
李伟男
钱榕
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
12
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职称材料
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