融合Word2vec与TextRank的关键词抽取：提升文本核心内容提取准确度

本研究论文由宁建飞和刘降珍合作完成，主要关注的是融合Word2vec与TextRank算法在关键词抽取领域的应用。【目的】是通过整合单个文档内部的结构信息和整个文档集的词向量关系，来提高关键词的抽取精度。Word2vec被用来将文档中的所有词汇转换为向量表示，这使得可以计算词汇间的相似度，从而对TextRank算法进行改进。 TextRank算法原是基于图模型的关键词抽取方法，它不依赖额外的训练数据，主要关注文本内词语的关联性和影响力传播。然而，本研究注意到词语之间的实际重要性可能受到文档集全局信息的影响，因此引入了Word2vec。Word2vec能够捕捉词汇的语义和上下文信息，通过计算词向量的相似度，可以对候选关键词的权重进行非均匀分配，即根据词汇间的联系以及它们在文档集中的整体分布来调整权重。 融合后的算法构建了一个概率转移矩阵，用于文档图模型的迭代计算，这有助于更准确地识别文档的关键信息。实验结果显示，当文档集词汇分布合理时，这种方法能够显著提升关键词抽取的效果。然而，这个方法也存在局限性，即需要大量的文档集进行训练，以便获得词向量和词关系矩阵，这在一定程度上增加了计算成本。 这篇研究强调了文档集中的词关系对于提升单文档关键词抽取准确性的价值，特别是在处理大规模文本数据时，Word2vec的词向量信息能够增强TextRank的表达能力。关键词抽取作为文本处理的重要环节，在新闻摘要、学术论文分析和社交媒体分析等领域具有广泛应用，这种融合方法有望为这些领域提供更有效的自动化工具。分类号TP391G250表明该研究属于信息检索和文本挖掘的范畴。