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基于文本摘要的无监督关键词抽取方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2024年第9期45卷 2779-2784页; 作者：尤泽顺周喜董瑞张洋宁杨奉毅中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011 新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052; 为克服基于嵌入的关键词抽取方法在长文档上性能下降的问题,提出一种基于文本摘要的方法(summarization-based document embedding rank,SDERank)。将句向量的加权和作为文档嵌入,根据每个句子与文档主题的语义相关度赋予权重。以往基...; 为克服基于嵌入的关键词抽取方法在长文档上性能下降的问题,提出一种基于文本摘要的方法(summarization-based document embedding rank,SDERank)。将句向量的加权和作为文档嵌入,根据每个句子与文档主题的语义相关度赋予权重。以往基于嵌入的方法选择关键词时忽略候选词之间的关联,针对该问题,在SDERank的改进版SDERank+中,PageRank算法被用于提取候选词之间的共现权重作为相似度分数的修正。实验结果表明,在4个广泛使用的数据集上SDERank和SDERank+比之前最好的模型MDERank的F1分数平均高出2.2%和3.29%。; 来源：详细信息评论

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