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针对现有关键词提取算法存在计算复杂、语义信息挖掘较浅等问题,提出一种基于频繁模式挖掘的中文关键词提取算法。该算法采用改进的FP-增长算法挖掘词共现信息,排除噪音词汇;利用语义相似度算法消除同义词;精简候选词特征,在保证较高准确率和召回率的条件下减少了存储空间和计算量。实验结果表明,该算法所获得的平均F值为59.7%,高于若干经典算法;支持度计数是最重要的影响因素。 相似文献
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专业领域词汇相似度计算是词汇语义相似度计算中的重要问题.通过分析专业领域词汇的构词特点,并结合领域本体概念模型,提出一种专业领域词汇相似度计算算法（domain ontology and morphology based algorithm,DOMBA）.该算法将专业领域词汇构词法与领域本体的概念相似度影响因子相结合,融于词汇相似度计算中.实验结果表明,词汇相似度计算结果符合客观实际的判断认识,DOMBA算法可有效应用于专业领域词汇相似度计算中. 相似文献
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