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文档简介

基于词跨度的中文文本关键词提取及在文本分类中的应用的开题报告一、研究背景与意义随着互联网技术的不断发展和普及，人们获取大量信息的方式也在不断变化。对于海量的文本数据，如何自动化地从中提取出关键信息，成为一个非常重要的研究领域。其中，文本关键词提取是数据挖掘和自然语言处理的重要方向之一，可以用于文本分类、信息检索、疾病分类等各种应用领域。在文本关键词提取中，目前主要采用基于词频、tf-idf、互信息等方法，但这些方法无法考虑到词汇上下文的关系。而基于词跨度的方法则可以通过考虑前后词汇之间的距离关系，更好地捕捉到每个单词所包含的语义信息，从而提高关键词提取的准确性。因此，本研究将探讨基于词跨度的中文文本关键词提取方法，并应用于文本分类中，旨在提高文本分类的准确性和效率，进一步提高数据挖掘和自然语言处理的应用价值。二、研究内容和技术路线1.研究内容（1）分析基于词跨度的中文文本关键词提取方法的原理以及应用场景；（2）设计并实现基于词跨度的中文文本关键词提取算法，并与传统方法进行对比实验；（3）将基于词跨度的关键词提取方法应用于文本分类中，并比较其与传统方法的分类效果；（4）探讨如何利用基于词跨度的关键词提取方法改进文本分类模型。2.技术路线（1）数据预处理：对中文文本数据进行清洗、分词、过滤停用词等处理；（2）基于词跨度的关键词提取方法：分析词汇之间的跨度关系，提取语义相关的关键词；（3）文本分类模型设计：采用传统的朴素贝叶斯、支持向量机等分类方法，并使用基于词跨度的关键词提取方法进行改进；（4）实验评估与分析：使用公开数据集进行实验，并比较基于词跨度的关键词提取方法与传统方法在关键词提取和文本分类中的表现。三、预期成果1.提出一种基于词跨度的中文文本关键词提取方法，能够更准确地捕捉每个单词的语义信息。2.在文本分类中，应用基于词跨度的关键词提取方法，提高文本分类的准确性和效率。3.通过实验比较分析，探讨如何利用基于词跨度的关键词提取方法改进文本分类模型。四、研究难点1.词跨度算法的设计和实现，需要具备更高级的自然语言处理技能。2.如何根据关键词提取结果进行文本分类的精度提升，需要深入了解文本分类算法的原理和调参方式。五、研究计划第一年1.进行相关文献调研，分析基于词跨度的关键词提取原理以及应用场景。2.设计并实现基于词跨度的关键词提取算法，并与传统方法进行对比实验。第二年1.将基于词跨度的关键词提取方法应用于文本分类中，并比较其与传统方法的分类效果。2.探讨如何利用基于词跨度的关键词提取方法改进文本分类模型，进行实验测试并进行分析。第三年1.对基

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