词序统计组合方法在中文文本关键词提取中的应用

“基于词序统计组合的中文文本关键词提取技术”是一篇研究论文，发表于2015年6月的《计算机工程与设计》期刊第36卷第6期。该论文由苏祥坤、吾守尔·斯拉木和买买提依明·哈斯木共同撰写，涉及的主要研究领域是信息检索和自然语言处理。 正文： 关键词提取是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目的是从大量文本中自动识别出最具代表性的词汇或短语，以概括文档主题。这篇论文提出了一种创新的关键词提取方法，该方法基于词序统计组合，旨在提高中文文本关键词提取的准确性。 首先，论文介绍了一种利用词序统计的方法，这涉及到分析词汇在文本中的出现顺序和频率，因为词汇顺序在中文中往往能提供额外的语义信息。通过这种方式，可以捕捉到词语之间的关联性和潜在的主题模式。 其次，论文提到了词性标注，这是自然语言处理中的基础步骤，用于确定每个词的语法角色。词性标注有助于识别名词、动词等不同词类，这些词类往往在形成关键词时更具重要性。 接着，停用词过滤是关键词提取过程中的关键环节。停用词，如“的”、“和”、“在”等，通常不携带太多信息，因此在提取关键词时会被剔除，以便更专注于那些有实质意义的词汇。 然后，论文探讨了词语组合，即将相邻的、具有相关含义的词合并成短语或复合词，以形成更具有代表性的关键词。这种方法有助于捕获文本中的多词表达，提升关键词的覆盖率和表达力。 为了进一步提高提取关键词的精确度，论文还引入了其他特征项。这些特征可能包括词语的共现频率、词的重要性权重等，这些因素可以综合考虑，帮助算法更好地识别哪些词汇更有可能是文本的关键信息。 实验结果显示，这种基于词序统计组合的方法对于中文文本的关键词提取表现出良好的性能。相较于传统的关键词提取技术，该方法在准确性和召回率方面有所提升，验证了其在实际应用中的有效性。 此外，这项研究得到了国家973重点基础研究发展计划基金项目和新疆维吾尔自治区科学基金项目的资助，表明了它在学术研究和实际应用中的重要地位。作者们，特别是吾守尔·斯拉木院士和买买提依明·哈斯木讲师，他们在信息检索领域的研究工作，为这个领域的进步做出了贡献。 “基于词序统计组合的中文文本关键词提取技术”是一项旨在改进中文文本关键词提取效率的研究，通过综合运用词序统计、词性标注、停用词过滤和词语组合等技术，提高了提取关键词的准确性和实用性。这对于信息检索、文本挖掘以及自然语言处理等领域具有重要的理论和实践价值。