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基于主题特征的关键词抽取
被引量:
30
1
作者
刘俊
邹东升
+1 位作者
邢欣来
李英豪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4224-4227,共4页
为了使抽取出的关键词更能反映文档主题,提出了一种新的词的主题特征(topic feature,TF)计算方法,该方法利用主题模型中词和主题的分布情况计算词的主题特征。并将该特征与关键词抽取中的常用特征结合,用装袋决策树方法构造一个关键词...
为了使抽取出的关键词更能反映文档主题,提出了一种新的词的主题特征(topic feature,TF)计算方法,该方法利用主题模型中词和主题的分布情况计算词的主题特征。并将该特征与关键词抽取中的常用特征结合,用装袋决策树方法构造一个关键词抽取模型。实验结果表明提出的主题特征可以提升关键词抽取的效果,同时验证了装袋决策树在关键词抽取中的适用性。
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关键词
关键词抽取
主题特征
主题模型
装袋决策树
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职称材料
题名
基于主题特征的关键词抽取
被引量:
30
1
作者
刘俊
邹东升
邢欣来
李英豪
机构
重庆大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4224-4227,共4页
基金
中国博士后科学基金资助项目(20110490807)
中央高校基金科研业务资助项目(CDJXS10181131)
文摘
为了使抽取出的关键词更能反映文档主题,提出了一种新的词的主题特征(topic feature,TF)计算方法,该方法利用主题模型中词和主题的分布情况计算词的主题特征。并将该特征与关键词抽取中的常用特征结合,用装袋决策树方法构造一个关键词抽取模型。实验结果表明提出的主题特征可以提升关键词抽取的效果,同时验证了装袋决策树在关键词抽取中的适用性。
关键词
关键词抽取
主题特征
主题模型
装袋决策树
Keywords
keyphrase extraction
topic feature
topic model
bagged decision trees
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主题特征的关键词抽取
刘俊
邹东升
邢欣来
李英豪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
30
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