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融合语义相似度与差异度的图关键词提取算法: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2023年第12期40卷 405-410,415页; 作者：江欣雨张宇翔中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300; 已有基于图的关键词提取方法在使用词向量表示语义特征时,未能综合考虑关键词的语义相似度和主题差异度,设计一种融合这两者的关键词提取算法SDRank。算法根据单词在文本中句子的出现情况将单词划分为不同的属性,计算候选关键词和不同...; 已有基于图的关键词提取方法在使用词向量表示语义特征时,未能综合考虑关键词的语义相似度和主题差异度,设计一种融合这两者的关键词提取算法SDRank。算法根据单词在文本中句子的出现情况将单词划分为不同的属性,计算候选关键词和不同属性单词的语义相似度和主题差异度,得到候选关键词在文本中的综合语义权重。使用语义权重修改PageRank模型的重启概率,提高关键词的得分。实验结果表明,上述算法在WWW和SIGIR数据集上表现更加稳定;各项评估指标与传统提取方法相比均有提升。; 来源：详细信息评论

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