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大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法
被引量:
16
1
作者
罗繁明
杨海深
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2013年第3期64-68,共5页
为克服传统词频—逆向文本频率(TFIDF)关键词提取精度低下的缺点,文章提出一种基于多级统计特征的关键词提取(TFIDF-SK)算法。该算法采用词语TfDf指标的离散系数公式来剔除噪音词,构建基于词偏度、词语位置权重信息和词频—逆向文本频...
为克服传统词频—逆向文本频率(TFIDF)关键词提取精度低下的缺点,文章提出一种基于多级统计特征的关键词提取(TFIDF-SK)算法。该算法采用词语TfDf指标的离散系数公式来剔除噪音词,构建基于词偏度、词语位置权重信息和词频—逆向文本频率的评估函数来度量关键词的重要性。实验结果表明该算法优于传统方法,在大数据时代网络情报监测中具有广泛的应用价值。
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关键词
大数据
关键
词
提取
词偏度
网络情报监测
原文传递
题名
大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法
被引量:
16
1
作者
罗繁明
杨海深
机构
广东省社会科学院图书馆
出处
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2013年第3期64-68,共5页
文摘
为克服传统词频—逆向文本频率(TFIDF)关键词提取精度低下的缺点,文章提出一种基于多级统计特征的关键词提取(TFIDF-SK)算法。该算法采用词语TfDf指标的离散系数公式来剔除噪音词,构建基于词偏度、词语位置权重信息和词频—逆向文本频率的评估函数来度量关键词的重要性。实验结果表明该算法优于传统方法,在大数据时代网络情报监测中具有广泛的应用价值。
关键词
大数据
关键
词
提取
词偏度
网络情报监测
Keywords
big data, keywords extraction, word's skewness, Internet intelligence monitoring
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法
罗繁明
杨海深
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2013
16
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