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为提高中文关键字的提取准确率,提出一种基于竞争学习网络的中文关键字提取算法。对文章进行分词,得到单个词组或短语,视其为单个神经元,将神经元输入竞争学习网络的输入层,通过竞争层上神经元的相互竞争,获得一个或几个活跃的神经元,使用合并权值及聚类分析方法得到文章的关键字。实验结果表明,该算法提取关键字的平均命中率高于词频-逆文档频率算法和传统的词频算法,鲁棒性较好。 相似文献
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