中文文本同频词统计规律与关键词提取优化

"这篇研究论文探讨了中文文本中同频词的统计规律，并将其应用于关键词提取，以提高提取效率。研究者通过实验基于齐普夫定律推导出适合中文文本的同频词数数学表达式，改进了高频词与低频词的区分公式，减少了TF-IDF值计算中的无效工作，提升了2到7倍的计算效率，同时确保不丢失关键信息。此方法对处理中文低频词问题提供了实用的标准。" 本文主要关注的是中文文本处理中的一个重要问题——同频词的统计规律及其在关键词提取中的应用。同频词是指在文本中出现频率相同的词语，它们在文本信息的提炼和理解中扮演着重要角色。齐普夫定律（Zipf's Law）通常用于描述语言中词汇频率分布的一种幂律关系，即最频繁的词汇出现次数是第二频繁词汇的两倍，第三频繁的三倍，以此类推。研究者针对中文文本的特点，运用这一定律推导出新的数学模型，以更精确地预测不同长度文本中各频次的同频词数量。 在此基础上，研究者提出了一种新的中文文本中高频词和低频词的界分公式。这个公式旨在优化关键词提取过程，减少不必要的计算。在关键词提取中，TF-IDF算法常被用来评估一个词对于文档的重要性，其中词频（TF）和逆文档频率（IDF）是关键因素。通过利用同频词的数学表达式，研究者指出在文本长度超过3010词的情况下，频次为1和2的词可以不必参与TF-IDF计算，从而显著提高了计算效率。实验结果表明，这种优化不仅减少了计算负担，而且并未导致关键信息的丢失。 此外，解决中文低频词的处理问题一直是学术界的关注点。本研究提出的策略为关键词提取中如何对待低频词提供了实际操作的准则，对于提升中文文本处理的效率和准确性具有重要意义。这项工作由多个基金项目支持，由河北师范大学的研究团队完成，涉及的主要研究方向包括数据挖掘和智能信息处理。 关键词：同频词，齐普夫定律，布茨定律（Bozeman's Law，可能指的是与Zipf's Law相关的定律或概念），关键词提取，TF-IDF算法。该研究对理解中文文本的统计特性以及优化信息提取方法具有重要的理论和实践价值。