摘要：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.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96973X/201305/47565311.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）