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融合BERT词向量与TextRank的关键词抽取方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.43 MB | 2021-03-21

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结合文档本身的结构信息与外部词语的语义信息，提出一种融合BERT词向量与 Textrank的关键词抽取方法。在基于网络图的 Textrank方法基础上，引入语义差异性并利用BERT词向量加权方式优化 Textrank转移概率矩阵计算过程，同时通过迭代运算对文档中的词语进行综合影响力得分排序，最终提取得分最高的TopN个词语作为关键词。实验结果表明，当选取Top3、Top5、Top7和Topl0个关键词时，与基于词向量聚类质心与 Textrank加权的关键词抽取方法相比，该方法的平均F值提升了2.5%，关键词抽取效率更高。

融合BERT词向量与TextRank的关键词抽取方法

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