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文档简介

基于维基中文的主题词提取系统设计与实现的中期报告一、项目背景随着数字文化的不断发展，信息爆炸的时代已经来临。在如此海量的信息中，如何快速、准确地获取所需信息就成为了迫切需要解决的问题。而在信息检索方面，主题词提取是一项非常关键的技术。主题词提取是指从一个文本中抽取表达文本核心内容的关键词汇，以帮助用户快速浏览、了解文本，从而提高信息的利用效率。主题词提取已经广泛应用于文本自动分类、文本摘要、信息检索等领域。维基百科是目前世界上最大的免费网络百科全书，它包含了大量的人类知识和文化遗产。然而，维基百科的词条数量庞大，其中许多文本难以快速被人类阅读和理解。因此，对维基百科的主题词提取具有十分重要的作用。基于此背景，我们团队拟开展基于维基中文的主题词提取系统设计与实现项目。本次报告是项目中期报告，将主要介绍我们团队在项目中期所完成的任务和取得的成果。二、项目目标与任务本项目的目标是设计并实现一个基于维基中文的主题词提取系统，该系统可以自动从维基百科的文章中提取主题词和短语。同时，该系统还可以通过主题词和短语的权重和相关性，对文本进行分类、摘要生成、关键词提示等操作，帮助用户快速了解文本。为实现该目标，我们团队的任务主要包括以下几个方面：1.对维基百科的文章进行爬取和数据清洗，构建维基百科中文语料库。2.采用自然语言处理技术，对维基百科中的文章进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以提高主题词提取的准确度。3.借助机器学习的方法，挖掘和提取出维基百科中的主题词和短语，并确定它们的权重和相关性，以便对文本进行分类、摘要生成、关键词提示等操作。4.设计并实现基于Web的界面，通过该界面，用户可以访问并使用该系统。三、项目进展在项目的前期，我们团队已经完成了大量的任务，包括如下几个方面：1.环境搭建：我们使用Python语言，结合多种第三方库（如Scrapy、jieba、NLTK等），已经完成了环境的搭建。2.数据爬取：我们设计了一套爬虫系统，可以智能地爬取维基百科中的中文文章，达到了15万左右。3.数据清洗：我们对爬取的文章进行了数据清洗，去除了HTML标签、特殊字符等，并保存到MongoDB中。4.分词与词性标注：我们采用了jieba分词工具对维基百科文章进行了分词，并结合中文停用词表和partofspeech（POS）标注，对文章进行了进一步的筛选。5.命名实体识别：我们使用了StanfordNLP的命名实体识别工具，对文章中的命名实体进行了识别，并将人名、地名、组织机构名等实体保存下来，便于后续的主题词提取。6.关键词提取：采用TextRank算法，对每篇文章进行关键词提取，并将结果保存到MongoDB中，以便后续进行关键词权重计算和排序。未来工作：我们下一步的工作是通过TF-IDF算法，对文章中的主题词进

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