基于语义特征和TextRank算法的科研成果论文中文文本关键词提取方法
张世超1
王建宾2
孟浩2
1.山东思极科技有限公司,济南 2500012.国网山东省电力公司,济南 250001
摘要：为准确提取科研成果论文中文文本关键词,并准确排列,研究基于语义特征和TextRank算法的科研成果论文中文文本关键词提取方法.基于语义特征的科研成果论文中文文本候选关键词筛选方法,在Word2Vec工具中,将中文文本转换为词向量,作为论文中文文本语义特征;将语义特征输入卷积神经网络中,以分类的方式,提取属于候选关键词类型的语义特征,将其所属文本词语作为候选关键词;通过基于TextRank算法的科研成果论文中文文本关键词提取方法,在候选关键词中,以候选关键词的平均信息熵、词性、位置三种特征,为关键词提取指标,构建提取关键词的图模型,运算候选关键词综合权重,以从大到小的方式排列候选关键词,将排名靠前的候选关键词,作为最终提取的关键词,完成科研成果论文中文文本关键词提取.经测试,此方法可提高科研成果论文中文文本关键词提取精度、提高关键词排名准确性.
关键词：语义特征TextRank算法科研成果论文中文文本关键词提取卷积神经网络
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国网山东省电力公司科技项目(2024A-158)
论文发表日期：2025-09-30
在线出版日期：2025-10-10（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 188-194 )
英文信息