【摘 要】
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关键词是表达文档核心内容的最小单元。自动抽取一篇或多篇文档的关键词，较传统的人工标注关键词，能节省大量的时间和人力消耗。本文提出了一种基于图和主题模型的关键词抽取算
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥师范学院计算机学院,佛蒙特大学计算机科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金-海外及港澳学者合作研究基金:“带有通配符和长度约束的模式匹配和挖掘”(61229301)
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关键词是表达文档核心内容的最小单元。自动抽取一篇或多篇文档的关键词，较传统的人工标注关键词，能节省大量的时间和人力消耗。本文提出了一种基于图和主题模型的关键词抽取算法，首先用利用LDA主题模型，计算出词与词之间的相似性，作为词与词之间的权重并构建一个带权无向词图。与传统TextRank不同的是，图的节点不再是单个的词，而是选择短语作为图的节点。最后，再从这些短语节点中选择Top K个词作为文章的关键词。我们选择了两个公开数据集进了实验，结果表明我们的算法优于现有的关键词抽取算法。
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