【摘 要】
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关键词在自然语言处理的各个领域有着十分重要的意义。对于中文自然语言处理,一词多义和多词一义问题始终是困扰研究人员的一个重大难题。传统的一些基于统计的方法,诸如KEA
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关键词在自然语言处理的各个领域有着十分重要的意义。对于中文自然语言处理,一词多义和多词一义问题始终是困扰研究人员的一个重大难题。传统的一些基于统计的方法,诸如KEA只是机械地统计了词频,而没有考虑词之间的关系。文中提出了一种基于同义词的中文关键词提取方法 SKEA,并建立一阶隐马尔可夫模型进行词义消歧,将文本从稀疏的词空间映射到语义空间,从而实现了文本的降维。同时改进了KEA的位置权重公式,并提出新的关键词特征选取项。最后对SKEA方法和KEA方法进行比较实验,证明SKEA是一种更优秀的中文关键词提取方法。
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