汉语小词汇量非特定人关键词检出算法研究的中期报告.docx

该【汉语小词汇量非特定人关键词检出算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【汉语小词汇量非特定人关键词检出算法研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。汉语小词汇量非特定人关键词检出算法研究的中期报告本研究旨在探索汉语小词汇量非特定人文本的关键词检出算法。在前期研究中,我们尝试了几种传统的关键词提取方法,并探讨了它们在小词汇量场景中的适用性和不足之处。在本篇中期报告中,我们进一步探讨了两种新的关键词检出算法,并对其进行了评估。算法一:基于局部语义信息和热点词汇的关键词检出算法这个算法的基本思路是利用局部语义信息(即词语之间的关联关系)来判断关键词,同时考虑热点词汇作为评价标准。具体实现过程如下:,建立词语之间的共现网络。,用以反映它在共现网络之中的重要程度和关联情况。,通过比较每个词语的度数和聚集系数与热度词汇的对应数值,来判断它是否为关键词。,得到算法的输出结果。我们使用了来自中国问答网站的文本数据集来测试这个算法的性能。在测试过程中,我们将文本按照不同的类别进行分组,并将每组中最相关的五个词语作为参考答案。结果显示,%,表现优异。算法二:基于主题模型和词语频率分布的关键词检出算法这个算法的基本思路是从文本中提取主题信息,根据词语在主题模型中的分布来判断其重要性。具体实现过程如下:,得到文本的词袋表示。(如LDA)对文本中的主题进行提取,并得到每个主题下的关键词分布。,作为比较基准。,将其在主题模型中的分布与在整个文本数据集中的使用频率进行比较,来判断其是否为关键词。,得到算法的输出结果。我们使用了来自中国新闻网站的文本数据集来测试这个算法的性能。在测试过程中,我们同样将文本按照不同的类别进行分组,并将每组中最相关的五个词语作为参考答案。结果显示,%,表现也较为不错。结论和未来工作我们对两种新的关键词检出算法进行了评估,并发现其在不同的文本场景下都具有一定的准确性和可行性。未来的工作中,我们将进一步优化这些算法的细节和参数设置,以提高它们的效率和稳定性,并将其应用到更大规模的文本数据集中,以评价它们的泛化能力和实际应用效果。