改进TF-IDF法：中文新闻网页高效关键词抽取

本文主要探讨了中文网页关键词抽取这一重要问题，特别是在新闻领域的应用。关键词抽取是自然语言处理中的一个重要任务，它有助于搜索引擎理解和索引网页内容，提高搜索效率。研究者针对中文网页的特点，特别是新闻页面的特殊性，如新闻标题、正文结构和时效性，进行了深入分析。 在传统的关键词抽取方法中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一个常用的统计模型，它考虑了一个词在文档中的频率以及在整个语料库中的出现频率。然而，单纯依赖TF-IDF可能会忽略一些关键因素，如词的位置信息、词的上下文关联性和重要性。因此，本文提出了一种改进的TF-IDF算法，旨在综合考虑多种影响因素，包括但不限于词频（TF）、逆文档频率（IDF），以及词在新闻内容中的实际表现和权重。 作者对经典的TF-IDF公式进行了扩展，构建了一个更全面的候选关键词评分加权公式，旨在更好地反映词语在特定新闻页面上的显著性和主题相关性。同时，针对SharpICTCLAS分词工具，论文对其进行了优化，增加了位置标注功能，以便更好地捕捉词语在句子中的语义位置。 在候选关键词的选择过程中，该方法不仅依据评分高低，还考虑了词语在新闻文本中的位置信息，通过优化关键词的组合，避免了“切碎”现象，提高了关键词的整体性和相关性。这种方法能够有效提升关键词抽取的质量，使得抽取出来的结果更加准确且具有代表性。 实验结果显示，与传统的关键词抽取方法相比，改进的TF-IDF方法在抽取出的关键词质量和覆盖率上都有显著提升，满足了新闻网页信息检索的需求。这表明，结合新闻内容特征和多维度因素的关键词抽取策略对于提升中文网页内容理解和搜索效果具有重要的实际价值。