文献[8]中提到,对单文档直接应用Word2Vec词向量聚类方法时,选择聚类中心作为文本的关键词本身就是不准确的,因此与其距离最近的N个词语也不一定是关键词,因此用这种方法得到的结果效果不佳;而TextRank方法是基于图模型的排序算法,在单文档关键词抽取方面有较为稳定的效果,因此较多的论文是在TextRank的方法上进行改进...
【方法,过程】基于融合Word2Vec和TextRank算法,在研究时政类新闻文本特征基础上,利用政治重点词库修订文本词语的初始权重,结合上下文关系确定词语之间的连接关系,并基于Word2Vec模型构建概率转移矩阵,提出改进的Word2Vec和TextRank算法。[结果,结论]运用改进的Word2Vec和TextRank算法对时政类新闻关键词进行抽取,其准确率...
抽取,Word2vec,TextRank,图模型,词向量【目的】通过融合单个文档内部结构信息和文档整体的词向量关系进行关键词抽取。【方法】利用Word2vec将文档集中所有词汇进行向量表征,并且通过词向量计算词汇之间的相似度,进而对Text Rank算法进行改进,将候选关键词的权重按照词汇之间的相似度和邻接关系进行非均匀分配,并构建对应的...
融合Word2vec与TextRank的关键词抽取研究.PDF,研究论文 融合Word2vec 与TextRank 的关键词抽取 研究 宁建飞 刘降珍 ( 罗定职业技术学院电子信息系 罗定 527200) 摘要: 【目的 】通过融合单个文档内部结构信息和文档整体的词向量关系进行关键词抽取。【方法 】利用Word2vec
本发明的目的在于克服上述已有技术的不足,提出一种基于word2vec和textrank的科技文本关键词提取方法,通过word2vec获取词向量,进而计算向量的余弦相似度来代替词共现次数改进textrank算法,以满足目前大数据时代下自然语言处理的各个领域对文本关键词精准提取的需求。具体内容如下: ...
刚刚提到用word2vec+textrank的方法生成文本摘要,首先需要了解word2vec这个深度学习的框架。简单的说word2vec的意思是word to vector,中文翻译过来把它叫做词向量,指的是用空间中的向量用来表示单词,它最初是由Tomas Mikolv提出的,具体请移步Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Efficient ...
冗余三个问题,并结合短文本特点,对TextRank自动文本摘要算法进行改进, 并通过实验验证了上述改进算法的有效性。本文工作主要包含以下四个方面: 1)作为文本自动摘要任务的基础,本文对短文本建模和相似度计算进行了 着重研究。为兼顾短文本的统计特征和语义特征,本文提出一种结合文本表示 模型TF-ICF和Word2Vec的加权文本...
word2vec加textrank抽取文章摘要使用word2vec计算句子间的相似度,然后使用PageRank计算句子分数,抽取前n个句子作为文本摘要。
【方法】利用Word2vec将文档集中所有词汇进行向量表征,并且通过词向量计算词汇之间的相似度,进而对Text Rank算法进行改进,将候选关键词的权重按照词汇之间的相似度和邻接关系进行非均匀分配,并构建对应的概率转移矩阵用于词汇图模型的迭代计算以及关键词抽取。【结果】实现Word2vec与Text Rank的有效融合,且当训练文档集...
基于word2vec的内容过滤科技成果推荐模型研究 成果的文本数据进行建模,提取词向量,再使用TF-IDF方法提取关键词,最后利用提取的关键词词向量的余弦相似度Sim值进行匹配,以寻找出与科技服务需求匹配的科技成果.利用... 陈冬林,吴天昊,吴江,... - 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 被引量: 0发表: 2023年 ...