【摘 要】
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本文在关键词抽取工具KEA(Keyphrase Extraction Algorithm)的基础上,对候选关键词的选取方法及其特征属性抽取进行改进。考虑到KEA中使用的贝叶斯分类器对特征间的独立性假
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本文在关键词抽取工具KEA(Keyphrase Extraction Algorithm)的基础上,对候选关键词的选取方法及其特征属性抽取进行改进。考虑到KEA中使用的贝叶斯分类器对特征间的独立性假设引起的一些问题,本文采用了与KEA不同的机器学习方法—人工神经网络来训练模型。我们将改进后的模型应用于中文关键词抽取。实验结果表明,改进后的关键词抽取模型对于中文关键词的抽取效果要优于KEA。
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