【摘 要】
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[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文
【机 构】
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合肥工业大学管理学院; 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于制造大数据的产品研发知识集成与服务机制研究”(项目编号:71671057)和“不确定环境下的复杂产品研发协同绩效动态评价研究”(项目编号:71573071)研究成果之一
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[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF?IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。
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