| 基于平均信息熵的中文问句关键词提取 |
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| 引用本文： | 丁菲菲,杨思春,刘仁金.基于平均信息熵的中文问句关键词提取[J].皖西学院学报,2014(5). |
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| 作者姓名： | 丁菲菲 杨思春 刘仁金 |
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| 作者单位： | 1. 安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山,243002
2. 皖西学院信息工程学院,安徽六安,237012 |
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| 基金项目： | 安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2011A048)。 |
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| 摘 要： | 关键词提取是问答系统中问句分析的重要步骤，它有助于问答系统快速、准确地返回答案。针对现有文献中基于T FIDF等方法在关键词提取准确率及效率方面的不足，提出一种基于平均信息熵的中文问句关键词提取方法。通过加入专业领域词汇，并在停用词过滤的基础上计算问句中每个词的平均信息熵，以词的信息熵值直接体现该词在问句中的重要性；同时在关键词提取过程中，通过设定不同提取比例，并在不同提取比例下观察评价标准值，以最佳提取比例获取更为合适的关键词。实验结果表明，与传统的T FIDF等其他方法相比，该方法的查准率、查全率以及 F1测度值都得到显著提高。
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| 关 键 词： | 自动问答 提取 TFIDF 平均信息熵 |
Extracting Keywords in Chinese Question Based on Average Information Entropy Model |
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| DING Feifei,YANG Sichun,LIU Renjin.Extracting Keywords in Chinese Question Based on Average Information Entropy Model[J].Journal of Wanxi University,2014(5). |
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| Authors: | DING Feifei YANG Sichun LIU Renjin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | question answering keywords extraction TFIDF average information entropy |
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