[发明专利]一种基于图模型的关键词提取方法及装置有效
| 申请号： | 201710207428.7 | 申请日： | 2017-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN107122413B | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 王亮 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F40/284;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于图模型的关键词提取方法及装置，所述方法包括：获取待处理文本，并对待处理文本进行分词，得到待处理文本对应的候选关键词；在词向量模型中查找候选关键词对应的词向量，词向量模型包括候选关键词的词向量；根据词向量构建候选关键词的词相似度矩阵；获取待处理文本对应的语料库，计算候选关键词在语料库中的全局信息，得到候选关键词的全局权重，并将全局权重作为候选关键词的初始权重，全局信息表征候选关键词在语料库的重要度，语料库至少包括搜索日志和网络文档；根据候选关键词的初始权重和词相似度矩阵对候选关键词进行排序，提取待处理文本的关键词。应用本发明实施例，有效提高关键词提取的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 关键词 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于图模型的关键词提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理文本，并对所述待处理文本进行分词，得到所述待处理文本对应的候选关键词；在词向量模型中查找所述候选关键词对应的词向量，所述词向量模型包括所述候选关键词的词向量；根据所述词向量构建所述候选关键词的词相似度矩阵；获取所述待处理文本对应的语料库，计算所述候选关键词在所述语料库中的全局信息，得到所述候选关键词的全局权重，并将所述全局权重作为所述候选关键词的初始权重，所述全局信息表征所述候选关键词在所述语料库的重要度，所述语料库至少包括搜索日志和网络文档；根据所述候选关键词的初始权重和所述词相似度矩阵对所述候选关键词进行排序，提取所述待处理文本的关键词。
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