基于语义特征和TextRank算法的科研成果论文中文文本关键词提取方法

作     者：张世超 王建宾 孟浩 

作者机构：山东思极科技有限公司 国网山东省电力公司 

出 版 物：《华南地震》 (South China Journal of Seismology)

年 卷 期：2025年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国网山东省电力公司科技项目(基于电力监控系统生产业务网络数据深度分析与治理关键技术研究) 2024A-158 

主　　题：语义特征 TextRank算法 科研成果论文 中文文本 关键词提取 卷积神经网络 

摘      要：为准确提取科研成果论文中文文本关键词，并准确排列，研究基于语义特征和TextRank算法的科研成果论文中文文本关键词提取方法。基于语义特征的科研成果论文中文文本候选关键词筛选方法，在Word2Vec工具中，将中文文本转换为词向量，作为论文中文文本语义特征；将语义特征输入卷积神经网络中，以分类的方式，提取属于候选关键词类型的语义特征，将其所属文本词语作为候选关键词；通过基于TextRank算法的科研成果论文中文文本关键词提取方法，在候选关键词中，以候选关键词的平均信息熵、词性、位置三种特征，为关键词提取指标，构建提取关键词的图模型，运算候选关键词综合权重，以从大到小的方式排列候选关键词，将排名靠前的候选关键词，作为最终提取的关键词，完成科研成果论文中文文本关键词提取。经测试，此方法可提高科研成果论文中文文本关键词提取精度、提高关键词排名准确性。