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基于多属性加权的社会化问答社区关键词提取方法

2018-03-09分类号:暂无

【作者】余本功  李婷  杨颖  
【部门】合肥工业大学管理学院  合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室  
【摘要】[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF?IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。
【关键词】社会化问答社区  关键词提取  TF?IDF  多属性加权
【基金】
【所属期刊栏目】图书情报工作
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