文章-世纪中文出版社

周宁石雯茜朱昭昭《中文研究》 2020年2期

摘要:

基于图模型的TextRank算法是一种有效的关键词提取算法，在提取关键词时可取得较高准确度。但该算法在构造图的关联边时，所采用的共现窗口规则仅考虑了局部词汇间的关联，并具有较大随意性与不确定性。针对这一问题，该文提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进TextRank关键词提取算法，粗糙数据推理可扩大关联范围，增加关联数据，得到的结果更加全面。结合粗糙数据推理理论中的关联规则，该文提出的算法做了以下改进:依据词义对候选关键词进行划分；再通过粗糙数据推理对不同分类中候选词间的关联关系进行推理。实验结果表明，与传统的TextRank算法相比，改进后算法的提取精度有了明显的提高，证明了利用粗糙数据推理的思想能有效地改善算法提取关键词的性能。

基于粗糙数据推理的TextRank关键词提取算法下载：54 浏览：413

周宁石雯茜朱昭昭《中文研究》 2020年1期

摘要:

基于图模型的TextRank算法是一种有效的关键词提取算法，在提取关键词时可取得较高准确度。但该算法在构造图的关联边时，所采用的共现窗口规则仅考虑了局部词汇间的关联，并具有较大随意性与不确定性。针对这一问题，该文提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进TextRank关键词提取算法，粗糙数据推理可扩大关联范围，增加关联数据，得到的结果更加全面。结合粗糙数据推理理论中的关联规则，该文提出的算法做了以下改进:依据词义对候选关键词进行划分；再通过粗糙数据推理对不同分类中候选词间的关联关系进行推理。实验结果表明，与传统的TextRank算法相比，改进后算法的提取精度有了明显的提高，证明了利用粗糙数据推理的思想能有效地改善算法提取关键词的性能。

融合图结构与节点关联的关键词提取方法下载：20 浏览：202

马慧芳1，2 王双1 李苗1 李宁3 《中文研究》 2019年2期

摘要:

单篇文本的关键词提取可应用于网页检索、知识理解与文本分类等众多领域。该文提出一种融合图结构与节点关联的关键词提取方法，能够在脱离外部语料库的情况下发现单篇文本的关键词。首先，挖掘文本的频繁封闭项集并生成强关联规则集合；其次，取出强关联规则集合中的规则头与规则体作为节点，节点之间有边当且仅当彼此之间存在强关联规则时，边权重定义为关联规则的关联度，将强关联规则集合建模成关联图；再次，综合考虑节点的图结构属性、语义信息和彼此的关联性，设计一种新的随机游走算法计算节点的重要性分数；最后，为了避免抽取的词项之间有语义包含关系，对节点进行语义聚类并选取每个类的类中心作为关键词提取结果。通过设计关联图模型参数的选取、关键词的提取规模、不同算法对比3个实验，在具有代表性的中英文数据上证明了该方法能够有效提升关键词提取的效果。

AI绘画关键词提取技术助力古诗词意象构建与学习深化研究下载：31 浏览：632

易宁《中文研究》 2024年12期

摘要:

随着人工智能技术的不断发展，AI绘画关键词提取技术在教育领域展现出巨大潜力。本文聚焦于AI绘画关键词提取技术如何助力古诗词意象构建与学习深化，通过理论分析与实例探讨，揭示了该技术在促进古诗词学习中的应用价值。研究发现，AI技术不仅能有效提取古诗词中的关键词，还能基于这些关键词生成具有丰富意象的视觉艺术作品，从而加深学生对古诗词的理解和记忆，提升学习兴趣和效果。

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