| 基于复杂网络与本体知识相结合的关键词抽取 | |
| 周志 ; 肖刘明镜 ; 邹小军 ; 胡俊峰 | |
| 2014 | |
| 关键词 | 关键词抽取 本体学习 短文本 复杂网络 |
| 英文摘要 | 目前大部分关键词抽取算法仅适用于有丰富信息的长文本,本文针对短文本信息不足的问题,提出一种综合本体知识和复杂网络理论的关键词抽取算法。算法首先通过一种本体学习框架从大规模语科学习得到领域本体,然后基于复杂网络理论抽取候选关键词,利用前述学习到的本体对候选词进行聚类并重排序以抽取关键词。实验结果表明,该改进算法在中文文本关键词抽取上取得了良好效果,其中对短文本尤为显著。在短文本测试集上取前三个关键词的时候,平均准确率、召回率和F值三项指标比基准方法分别提高了4.00%、2.75%和3.26%。; 0 |
| 语种 | 中文 |
| 内容类型 | 其他 |
| 源URL | [http://ir.pku.edu.cn/handle/20.500.11897/317241]  |
| 专题 | 信息科学技术学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周志,肖刘明镜,邹小军,等. 基于复杂网络与本体知识相结合的关键词抽取. 2014-01-01. |
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