[发明专利]关键词提取方法以及关键词提取装置有效
| 申请号： | 201710225745.1 | 申请日： | 2017-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN108334490B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 王煦祥;尹庆宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F16/33 |
| 代理公司： | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 | 代理人： | 黄威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种关键词提取方法，其包括：对提取文本的所有分析语句进行分词操作，以得到分析语句的词语单元；获取词语单元的词语特征、词语单元在对应分析语句中的语句特征、以及词语单元在所述提取文本中的文本特征；基于机器学习算法建立的机器学习模型，使用每个分析语句中的词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征，对每个分析语句进行关键词提取操作。本发明还提供一种关键词提取装置，本发明的关键词提取方法及关键词提取装置使用词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征建立机器学习模型，从而对每个分析语句进行关键词提取操作，进而提高了关键词提取的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 关键词 提取 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
1.一种关键词提取方法，其特征在于，包括：对提取文本的所有分析语句进行分词操作，以得到所述分析语句的词语单元；获取所述词语单元的词语特征、所述词语单元在对应分析语句中的语句特征、以及所述词语单元在所述提取文本中的文本特征；以及基于机器学习算法建立的机器学习模型，使用每个分析语句中的词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征，对每个分析语句进行关键词提取操作。
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