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基于粗糙数据推理的TextRank关键词提取算法 下载：49 浏览：313

周宁 石雯茜 朱昭昭 《中文研究》 2020年2期

摘要:
基于图模型的TextRank算法是一种有效的关键词提取算法，在提取关键词时可取得较高准确度。但该算法在构造图的关联边时，所采用的共现窗口规则仅考虑了局部词汇间的关联，并具有较大随意性与不确定性。针对这一问题，该文提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进TextRank关键词提取算法，粗糙数据推理可扩大关联范围，增加关联数据，得到的结果更加全面。结合粗糙数据推理理论中的关联规则，该文提出的算法做了以下改进:依据词义对候选关键词进行划分；再通过粗糙数据推理对不同分类中候选词间的关联关系进行推理。实验结果表明，与传统的TextRank算法相比，改进后算法的提取精度有了明显的提高，证明了利用粗糙数据推理的思想能有效地改善算法提取关键词的性能。

基于粗糙数据推理的TextRank关键词提取算法 下载：54 浏览：412

周宁 石雯茜 朱昭昭 《中文研究》 2020年1期

摘要:
基于图模型的TextRank算法是一种有效的关键词提取算法，在提取关键词时可取得较高准确度。但该算法在构造图的关联边时，所采用的共现窗口规则仅考虑了局部词汇间的关联，并具有较大随意性与不确定性。针对这一问题，该文提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进TextRank关键词提取算法，粗糙数据推理可扩大关联范围，增加关联数据，得到的结果更加全面。结合粗糙数据推理理论中的关联规则，该文提出的算法做了以下改进:依据词义对候选关键词进行划分；再通过粗糙数据推理对不同分类中候选词间的关联关系进行推理。实验结果表明，与传统的TextRank算法相比，改进后算法的提取精度有了明显的提高，证明了利用粗糙数据推理的思想能有效地改善算法提取关键词的性能。
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