基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法

摘要

cqvip:网络用户通常使用关键词筛选所需信息,但随着网络文本信息爆发式增长,且大多数文本信息不提供关键词,用户提取有效信息的难度不断增大。利用关键词提取算法可从文本数据中筛选出具有代表含义的关键词,因此提出一种新型基于TextRank的关键词提取算法。该算法利用每个词的TF-IDF、词向量、位置、词性等特征,利用SVM训练得到的词语初始权重,使用TextRank提取文本关键词。实验表明,该算法准确率达到78.09%,相较于传统TextRank算法提高了32.18%,证明该算法具有一定的实用及参考价值。