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文本挖掘关键词提取算法的研究的开题报告.docx

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文本挖掘关键词提取算法的研究的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/29 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【文本挖掘关键词提取算法的研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【文本挖掘关键词提取算法的研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。文本挖掘关键词提取算法的研究的开题报告开题报告:基于文本挖掘的关键词提取算法研究一、研究背景及意义随着互联网的发展和普及,文本数据规模大,并且增速快,如何从这些海量文本数据中提取有价值的信息,已经成为信息处理和应用领域的热点问题。关键词提取是文本挖掘中的一个核心研究问题,其目的在于从文本中提取一些具有代表性、表述能力强、概括性好的词语或短语,用于快速识别文本内容概况或特征,并为进一步的文本分析提供基础。目前,关键词提取已经成为信息检索、自然语言处理、社交网络分析、情感分析等多个领域的重要研究内容。不同领域的关键词提取算法也因其适配性、准确性和效率等因素,产生相应的研究价值。二、文献综述在文本挖掘领域,已经有许多研究关键词提取的算法,如tf-idf、互信息、TextRank、LDA、深度学****等。其中,tf-idf算法是最基础和最广泛应用的算法,其根据一个词在文档中出现的频率来衡量其重要程度;互信息算法则根据聚合信息熵的方式来衡量关键词出现的重要性;TextRank算法就是将PageRank算法应用到文本处理中,采用图模型来表示文本结构,根据文本中词语的分布,求解出最具代表性的关键词;LDA模型利用统计模型对文本进行主题模型推断,从而得到文档中的主题和主题相关的词汇,从而提取关键词;基于深度学****的关键词提取算法,则通过神经网络模型训练,自动从文本中提取含义丰富的关键词。三、研究内容和研究方法本研究将重点研究文本挖掘中关键词提取算法,主要探讨从文本中提取重要信息的方式和方法,目标在于设计出更加准确、高效的关键词提取算法。具体来说,本研究将采用以下研究方法:,对tf-idf、互信息、TextRank、LDA、深度学****等主流算法进行深入研究和比较,了解其实现方法、优缺点、应用场景等特性,把握关键技术与算法的问题所在。,考虑不同领域使用的算法适应性,提出新的关键词提取算法,解决现有算法在应用时效率、性能表现等问题。,通过开发原型系统和真实文本数据集,对所提出算法进行验证和评估,从而确定算法的有效性和实用性。四、预期研究成果通过本研究,预计能得出以下几项成果:,总结其适用范围、应用场景等规律。,开发出一款性能优越的关键词提取系统,创新性解决关键词提取算法效率不高、准确性较差等问题。,为实现内容提取、自然语言处理等方面工作提供有价值的技术支持和关键词提取技术方案。