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基于LightGBM的文本关键词提取方法

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为提升文本关键词提取准确率和效率,提出一种基于LightGBM的文本关键词提取方法.该方法通过TF-IDF提取候选关键词,利用Word2Vec计算词向量,并采用特征工程,对候选关键词进行特征提取,再经由LightGBM算法将关键词提取转换为二分类问题.通过实验对比TF-IDF算法、TextRank算法、LDA算法及LightGBM算法对文本关键词提取的准确率P、召回率R及F1.结果表明,当TopN取2～5时,F1平均值比最优方法提升4.8％.该方法抽取效果整体上均优于实验选取的对比方法,证明将特征工程与LightGBM融合可提升关键词抽取效果.
A Text Keyword Extraction Method Based on LightGBM

马莉媛、黄勃、朱良奇、黄季涛、李梦君、荆苗苗

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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620

提取 特征工程 LightGBM Word2Vec 词向量

6160324261802251JXJZXTCX-030

2021

10.11907/rjdk.202190

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(7)
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