司法文书关键词提取：一种改进的TF-IDF算法

"本文主要研究了裁判文书关键词提取的改进方法，通过结合多种因素和图模型的TextRank算法，提出了一种改进的TF-IDF算法（IAKEF），旨在提高司法工作者的工作效率，提供准确全面的智能化辅助。实验结果显示，改进的算法在准确率、召回率和F1-Measure上均优于传统算法。" 本文探讨了在依法治国的大背景下，自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）技术在法治社会中的应用。关键词提取在裁判文书处理中至关重要，它能够帮助司法工作者快速理解文书核心内容。传统关键词提取方法存在一些不足，如忽视词语的语义信息以及类间和类内的信息分布问题。 为此，作者提出了一种改进的TF-IDF算法（IAKEF）。TF-IDF是一种常见的关键词提取方法，它基于词频和逆文档频率来评估词语的重要性。然而，IAKEF在此基础上引入了新的考虑因素，包括词语的词性、长度、词跨度、位置以及文档所属类别。同时，IAKEF结合了信息熵和离散度的概念，以更好地捕捉语义信息，并通过特征融合来优化词项的选择。 信息熵是衡量信息不确定性的指标，引入到关键词提取中可以评估词语的信息含量。离散度则反映了词语在不同文档类别的分布情况，有助于识别具有区分性的关键词。特征融合则整合了多种特征，使得算法能够综合判断词语的重要性和相关性。 实验部分，作者对比了改进算法与传统算法的性能，结果显示IAKEF在准确率、召回率和F1-Measure上都有显著提升。这些指标是评估关键词提取效果的关键标准，高准确率意味着提取出的关键词更能反映文书主题，高召回率表示能从文本中找出更多的关键信息，而F1-Measure是准确率和召回率的调和平均，综合评价了算法的整体性能。 本文提出的改进TF-IDF算法为裁判文书的关键词提取提供了新的思路，提高了关键词提取的准确性和实用性，有助于推动司法领域的智能化发展。这一研究对于理解和优化自然语言处理在法律领域的应用，以及提升司法工作效能具有积极意义。