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该论文首次提出了基于篇章局部统计模型的关键词提取方法.在PAT Tree的基础上,设计了提取篇章中最长相关字串的快速算法,并通过最长相关字串在全局语料中分布的SIG指标对最长相关字串的质量进行评价,充分体现了语言的局部性与全局性特点,利用SIG指标,可以有选择地提取语料中不同类型的语言知识.
基于关键词提取的中文文本部分索引模型的研究
【摘 要】
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该论文首次提出了基于篇章局部统计模型的关键词提取方法.在PAT Tree的基础上,设计了提取篇章中最长相关字串的快速算法,并通过最长相关字串在全局语料中分布的SIG指标对最长
【机 构】
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清华大学
【出 处】
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清华大学
【发表日期】
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2002年期
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