• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于PageRank的新聞關(guān)鍵詞提取算法

    2017-11-21 07:32:51顧亦然許夢馨
    電子科技大學(xué)學(xué)報 2017年5期
    關(guān)鍵詞:詞頻分詞詞語

    顧亦然,許夢馨

    ?

    基于PageRank的新聞關(guān)鍵詞提取算法

    顧亦然,許夢馨

    (南京郵電大學(xué)自動化學(xué)院 南京 210023)

    現(xiàn)有的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取算法在構(gòu)建加權(quán)文本網(wǎng)絡(luò)時沒有考慮文本的自然語言特性,且在提取關(guān)鍵詞時較少涉及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域經(jīng)典算法。本文引入詞頻分享權(quán)重,利用詞頻特性為節(jié)點之間的連邊加權(quán)。在此基礎(chǔ)上,基于PageRank算法,并結(jié)合人類語言習(xí)慣特性定義位置權(quán)重系數(shù),提出了一個新的新聞關(guān)鍵詞提取算法——LTWPR算法,綜合考慮了文本網(wǎng)絡(luò)的局部特征和全局特征。采用新浪新聞?wù)Z料進行了大量實驗,結(jié)果表明該算法能夠快速有效的覆蓋新聞作者標注的關(guān)鍵詞,且提取效果更佳。

    復(fù)雜網(wǎng)絡(luò); 關(guān)鍵詞提取; 自然語言; PageRank; 詞頻分享權(quán)重

    隨著信息時代的到來以及互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,關(guān)鍵詞成為用戶搜索信息必不可少的工具。關(guān)鍵詞以凝練簡潔的形式對文本主題進行有效概括,通過提取關(guān)鍵詞,可以結(jié)構(gòu)化地表示目標文本,提高人們的文獻管理與檢索效率。

    關(guān)鍵詞在新聞領(lǐng)域有十分重要的作用。目前,網(wǎng)頁新聞如新浪新聞會在網(wǎng)頁源代碼中標注keywords或tags屬性的詞語,并在網(wǎng)頁新聞下端貼出標簽或文章關(guān)鍵詞,使得用戶在搜索相關(guān)新聞時能快速定位。由于個體語言的差異性,手動標注關(guān)鍵詞可能存在不規(guī)范或不準確的問題,且核對工作較繁瑣。因此,找到一種規(guī)范化、合理高效的文本關(guān)鍵詞自動提取方法具有十分重要的意義。

    傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞提取算法是基于TF-IDF[1-2]計算詞語的特征權(quán)重,利用詞頻TF發(fā)現(xiàn)高頻詞,再通過引入逆文本頻率指數(shù)IDF[3]來降低高頻卻不具代表性的詞語對文本的重要度,提高提取關(guān)鍵詞的準確率,算法思想十分簡單。但此方法計算復(fù)雜度較高,需將所有文本均考慮在內(nèi)才能計算詞語的逆文本頻率指數(shù),因此,其提取關(guān)鍵詞準確度受文檔集合大小的影響較大。另一經(jīng)典算法是以TextRank[4]為典型代表的基于詞圖模型的關(guān)鍵詞抽取算法。受著名的Google網(wǎng)頁排名算法PageRank[5]的啟發(fā),文獻[4]把詞看做網(wǎng)頁,將詞與詞之間的語義關(guān)系看作鏈接,開發(fā)了TextRank算法,因其不需要事先對多篇文本進行訓(xùn)練,僅利用單篇文檔本身就能實現(xiàn)關(guān)鍵詞提取,實現(xiàn)方法簡單高效并得到廣泛應(yīng)用。然而,該方法采用的是詞語節(jié)點影響力均分的無權(quán)圖模型,在進行關(guān)鍵詞抽取時僅考慮了詞語的詞性信息,未考慮詞語節(jié)點之間的相互影響力,導(dǎo)致非重要詞語吸收的貢獻值相對增加。

    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取方法是近年來隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的興起而出現(xiàn)的一種新的關(guān)鍵詞提取算法。文本網(wǎng)絡(luò)已被證實具有小世界特性[6],可以使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論進行關(guān)鍵詞的提取。在一個文本網(wǎng)絡(luò)中,詞語被視為節(jié)點,詞語之間的聯(lián)系抽象為連邊。所有詞語和連邊即構(gòu)成一個文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。已被研究出的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取方法大多基于詞語在同一句子中共現(xiàn)次數(shù)為連邊加權(quán)[7],再應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計參數(shù)度、聚類系數(shù)、介數(shù)、接近中心性、最短路徑等[8]兩參數(shù)加權(quán)或三參數(shù)加權(quán)計算得到詞語節(jié)點的特征權(quán)重,進而得到一篇文章的關(guān)鍵詞。文獻[9]利用特征詞共現(xiàn)次數(shù)為連邊加權(quán),通過節(jié)點的加權(quán)聚類系數(shù)和介數(shù)兩參數(shù)加權(quán)計算節(jié)點的綜合特征值。文獻[10]利用詞語共現(xiàn)次數(shù)為連邊加權(quán),通過加權(quán)度及聚類系數(shù)兩參數(shù)加權(quán)計算節(jié)點的特征權(quán)重。文獻[11]利用兩個詞語在同一句話中共現(xiàn)次數(shù)的倒數(shù)為連邊加權(quán),通過節(jié)點的加權(quán)中心度和介數(shù)兩參數(shù)加權(quán)計算節(jié)點的綜合特征值,從而提取文本關(guān)鍵詞。文獻[12]提出應(yīng)用語義加權(quán)網(wǎng)絡(luò)提取中文關(guān)鍵詞的方法,利用詞共現(xiàn)頻率和語義相似度構(gòu)造語義加權(quán)網(wǎng)絡(luò),通過節(jié)點的介數(shù)、聚類系數(shù)變化值和平均最短路徑變化值三參數(shù)加權(quán)計算得到節(jié)點的綜合特征值。文獻[13]提出的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取方法也通過詞語共現(xiàn)次數(shù)的倒數(shù)為連邊加權(quán),利用偏向中心性和度中心性兩參數(shù)歸一再加權(quán)計算節(jié)點的綜合特征值。文獻[14]依據(jù)詞匯在文本中的共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)造詞匯概念復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),提出了一種利用詞匯概念本身頻率以及其相鄰節(jié)點的數(shù)量及重要性指標為節(jié)點加權(quán),計算出文本詞匯的重要性指標獲取候選關(guān)鍵詞集。

    已有的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取研究大部分只應(yīng)用了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計參數(shù),較少應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典方法計算詞語節(jié)點的權(quán)重,且忽略了可以利用自然語言詞頻特性對節(jié)點和節(jié)點之間的連邊賦予權(quán)重的方法。本文針對上述問題進行研究分析,在較好構(gòu)建文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,基于PageRank算法提出一種新的新聞關(guān)鍵詞提取算法,實現(xiàn)對關(guān)鍵詞的有效提取。

    1 基于PageRank的新聞關(guān)鍵詞排序算法LTWPR

    本文算法思想可概括為以下3點:

    1) 考慮到詞頻對新聞主題的重要性,引入詞頻分享權(quán)重概念,將目標節(jié)點的詞頻值根據(jù)鄰居節(jié)點對其的重要度來分配給相應(yīng)的連邊,實現(xiàn)對連邊加權(quán);

    2) 考慮鄰居節(jié)點對目標節(jié)點的重要度貢獻,即:與關(guān)鍵詞聯(lián)系越緊密的詞語其成為關(guān)鍵詞的可能性也越大,基于PageRank算法提出本文LTWPR (located and TF-weighted PageRank)算法;

    3) 考慮詞語位置對詞語重要度的影響,增加位置權(quán)重系數(shù)。顯然,對新聞文本而言,出現(xiàn)在標題中的詞語能夠更好地反映主題,相比于出現(xiàn)在正文中,其重要性更高,因此對位于新聞標題的詞語賦予更高的權(quán)重系數(shù)。

    本文算法摒棄了大部分研究使用的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)兩參數(shù)或三參數(shù)加權(quán)的方法,直接將最原始的詞頻指標與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典方法PageRank相融合,并考慮了人類語言習(xí)慣而設(shè)計位置權(quán)重系數(shù)。在時間復(fù)雜度上,由于傳統(tǒng)的TF-IDF算法在計算每個詞語的IDF值時均需要遍歷整個新聞文本集合,時間復(fù)雜度可謂非常高。而本文算法在讀入新聞文本集合后,一次只需處理一篇,時間復(fù)雜度較TF-IDF算法更低。同時,與已有的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取算法相比,本文算法省去了對兩參數(shù)或三參數(shù)的調(diào)節(jié)過程與時間,獲取結(jié)果更為直接。

    1.1 基于連邊規(guī)則的文本網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    文本網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程最重要的是分詞和連邊關(guān)系的創(chuàng)建。首先,分詞獲得所有詞語節(jié)點。目前,文獻[15]的NLPIR分詞軟件已經(jīng)相對成熟,故分詞步驟直接調(diào)用NLPIR軟件的接口來實現(xiàn)。

    其次,根據(jù)一定規(guī)則創(chuàng)建詞語節(jié)點之間的連邊。經(jīng)過大量學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn),距離為1或2的詞語之間構(gòu)建一條連邊在文本復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最為常見,且效果最佳[9]。因此,本文采用該方法構(gòu)建連邊規(guī)則,即同一個句子中,距離小于等于2的有效詞語之間產(chǎn)生一條連邊且連邊方向為當前詞語單向指向位于其后的詞語。其中,有效詞語指可能作為關(guān)鍵詞的詞語。同時,為了對該連邊規(guī)則進行精確定義,本文提出了標點符號識別策略,對“同一個句子”和“距離”定義如下:

    1) 同一個句子定義為:以句號、嘆號、逗號、分號、省略號分隔。

    2) 距離定義為:以括號、引號、頓號、冒號、破折號分隔,間距記為1;以百分號、千分號、單位符號分隔,間距記為0。因為分詞軟件會直接將此類標點與其修飾的數(shù)字分為同一個詞,如5.7%作為數(shù)詞詞性存在,故此3種標點無需考慮。

    1.2 文本網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法

    文本網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法流程圖如圖1所示。具體步驟描述如下。

    輸入數(shù)據(jù):新聞文本。

    1) 分詞。讀入用戶詞典,利用NLPIR分詞軟件輸出“詞語+詞性”組合列表,存入List WordList,記錄詞語內(nèi)容strWord,詞性intType;

    2) 分句。根據(jù)標點符號將目標文本分成句子,存入List Sentence;

    3) 無效詞語過濾。若命中停用詞表和無用詞性表的詞語標記為Ignore;

    4) 定位每個未被標記Ignore的詞語在句子中的位置。根據(jù)Sentence確定詞語位置intPositon,和所屬句子索引intLineNum,作為詞語獨一無二的位置ID;

    5) 合并詞語。掃描詞語,對同義詞進行合并,將被兼并詞語標記為Merged,指向兼并它的詞語;

    6) 構(gòu)建節(jié)點。將未被標記為Ignore的剩余詞語構(gòu)造為節(jié)點,存入List NodeList中;

    7) 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)1.1節(jié)定義的連邊規(guī)則,依據(jù)位置intPosition和所屬句子索引intLineNum對所有節(jié)點進行加邊,對于標記為Merged的兼并節(jié)點,將邊和鄰居節(jié)點加載到其宗主節(jié)點上,兩節(jié)點之間的相應(yīng)邊權(quán)不變。

    輸出數(shù)據(jù):新聞文本網(wǎng)絡(luò)。

    1.3 新聞關(guān)鍵詞提取算法LTWPR

    新聞關(guān)鍵詞提取算法LTWPR具體步驟描述如下。

    1) 構(gòu)建文本網(wǎng)絡(luò),如1.2節(jié)描述。

    2 實驗及結(jié)果分析

    本文爬取了新浪新聞(http://news.sina.com.cn/)下6個領(lǐng)域類別(財經(jīng)、國際、國內(nèi)、政務(wù)、軍事、社會)共2 536篇新聞作為實驗數(shù)據(jù)集,并與經(jīng)典的TF-IDF算法和TextRank算法進行對比。采集的新聞文本格式如圖2所示。

    由于個體語言的差異性,新聞中作者標注的關(guān)鍵詞集難免存在不合理的情況,且對同一事件的報導(dǎo)不同新聞媒體的敘述方式不同標注的關(guān)鍵詞也不盡相同。然而,考慮到新浪新聞的權(quán)威性、正式性和凝練性,本文默認大部分新聞文本數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞標注是合理的。因此,在實驗數(shù)據(jù)的準備工作中,只對部分關(guān)鍵詞標注明顯不合理的新聞文本進行關(guān)鍵詞手動微調(diào),去掉確實不合理或者有重復(fù)性質(zhì)的關(guān)鍵詞。

    本文首先隨機選取單篇新聞進行對比實驗說明本文算法優(yōu)于TF-IDF算法和TextRank算法之處。進一步的,為了驗證基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的新聞關(guān)鍵詞排序算法的有效性,針對爬取的2 536篇新浪新聞?wù)Z料,首先將所有新聞?wù)Z料匯總,進行上述3種算法對比實驗,并分析設(shè)置提取關(guān)鍵詞個數(shù)的合理性,在此基礎(chǔ)上將新聞按領(lǐng)域分類,再進行綜合對比實驗并分析結(jié)果。

    2.1 單篇新聞實驗

    首先采用圖2所示的新聞“日媒:中國軍艦若無其事經(jīng)過日本領(lǐng)??殖沙B(tài)”進行對比實驗。3種算法提取出的關(guān)鍵詞及相關(guān)指標如表1所示。

    表1 3種算法提取結(jié)果對比

    觀察表1,新聞作者標注的標準關(guān)鍵詞為“中國海軍”、“中國軍艦”、“日本領(lǐng)?!?個,實驗設(shè)置提取的關(guān)鍵詞個數(shù)為4。其中,TF-IDF方法提取出的關(guān)鍵詞為“中國海軍”、“無害通航”、“李杰”、“日本領(lǐng)?!?。觀察圖2中新聞文本,發(fā)現(xiàn)詞語“無害通航”在文中出現(xiàn)7次,“李杰”在文中出現(xiàn)6次,使得這兩個詞語成為關(guān)鍵詞的可能性大大提高,干擾了最終的提取結(jié)果。TextRank算法提取的出關(guān)鍵詞為“中國海軍”、“軍艦”、“無害通航”、“日本”,對標準關(guān)鍵詞集的覆蓋率較低。分析發(fā)現(xiàn)“中國軍艦”和“日本領(lǐng)?!苯M合詞詞頻較低,鄰居節(jié)點數(shù)量小,而“軍艦”和“日本”詞頻相對高一些,在文本網(wǎng)絡(luò)中擁有更多的鄰居節(jié)點為其貢獻重要度,因而排名靠前,導(dǎo)致最終各項提取指標值較低。而本文LTWPR算法提取出的關(guān)鍵詞為“中國海軍”、“日本領(lǐng)海”、“軍艦”和“中國軍艦”,基本覆蓋標準關(guān)鍵詞集。說明本文算法在一定程度上優(yōu)于TF-IDF算法和TextRank算法。

    2.2 按關(guān)鍵詞提取個數(shù)對比實驗

    通過觀察爬取的2 536篇新浪新聞?wù)Z料發(fā)現(xiàn),作者標注的關(guān)鍵詞(以下稱標準關(guān)鍵詞)個數(shù)在1~5范圍之間。關(guān)鍵詞分布如圖3所示。

    圖3 新聞標準關(guān)鍵詞分布

    從圖3中可以看出,對于新聞這種簡潔明了的文本(500~800字最佳),標準關(guān)鍵詞設(shè)置3個的最為普遍,設(shè)置4個和2個的次之。標準關(guān)鍵詞設(shè)置為1個時,新聞主題概括較不明確,在用戶輸入關(guān)鍵詞搜索新聞時,較難匹配到目標新聞,較大程度降低搜索的準確性。而標準關(guān)鍵詞設(shè)置為5個或更多時,新聞主題特征分散或不明顯,容易干擾搜索結(jié)果,導(dǎo)致搜索有效性的降低。

    2.3 按新聞領(lǐng)域?qū)Ρ葘嶒?/h3>

    圖6 提取關(guān)鍵詞+2時各項指標結(jié)果

    3 結(jié)束語

    1) 將新聞?wù)Z料按關(guān)鍵詞提取個數(shù)分類進行的實驗結(jié)果表明,不管提取的關(guān)鍵詞個數(shù)多或者少,本文LTWPR算法提取出的關(guān)鍵詞能夠更好地覆蓋新聞作者標注的關(guān)鍵詞,提取結(jié)果優(yōu)于TF-IDF算法和TextRank算法,具有較高的有效性;

    2) 將新聞?wù)Z料按領(lǐng)域分類進行的實驗結(jié)果表明,在財經(jīng)、國際、國內(nèi)、政務(wù)、軍事、社會6個領(lǐng)域,本文LTWPR算法的關(guān)鍵詞提取有效性更高,應(yīng)用于新聞關(guān)鍵詞的提取時實用性更強,且對于國際領(lǐng)域新聞的提取效果最優(yōu)。

    本文研究工作還存在一些不足。由于基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取方法仍依賴于分詞軟件進行分詞才能構(gòu)造文本網(wǎng)絡(luò),而構(gòu)建文本網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)劣將直接影響提取關(guān)鍵詞的各項指標。本文算法在提取關(guān)鍵詞時,提取結(jié)果也在一定程度上受分詞軟件分詞準確率的影響。因此,在分詞軟件分詞準確率受限的情況下,如何提高文本網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的完備性仍需進一步研究。

    [1] SALTON G. Developments in automatic text retrieval[J]. Science, 1991, 253(5023): 974-979.

    [2] 楊凱艷. 基于改進的TFIDF關(guān)鍵詞自動提取算法研究[D]. 湖南, 湘潭: 湘潭大學(xué), 2015.

    YANG Kai-yan. Research on automatic keyword extraction algorithm based on improved TFIDF[D]. Xiangtan, Hunan: Xiangtan University, 2015.

    [3] GUO A, YANG T. Research and improvement of feature words weight based on TFIDF algorithm[C]//Proceedings of the Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference(ITNEC 2016). Chongqing, China: IEEE, 2016: 415-419.

    [4] MIHALCEA R, TARAU P. TextRank: Bringing order into texts[C]//Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2004. Barcelona, Spain: [s.n.], 2004: 404-411.

    [5] BRIN S, PAGE L. The anatomy of a large-scale hyper textual web search engine[C]//Proceedings of the 7th World Wide Web Conference (WWW7). Brisbane, Australia: [s.n.], 1998: 107-117.

    [6] CANCHO R F I, SOLé R V. The small world of human language[J]. Proceedings Biological Sciences, 2001, 268(1482): 2261-2266.

    [7] MATSUO Y, ISHIZUKA M. Keyword extraction from a single document using word co-occurrence statistical information[J]. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2011, 13(17): 217-223.

    [8] 任曉龍, 呂琳媛. 網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點排序方法綜述[J]. 科學(xué)通報, 2014, 59(13): 1175-1197.

    REN Xiao-long, Lü Lin-yuan. Review of ranking nodes in complex networks[J]. Chin Sci Bull, 2014, 59(13): 1175-1197.

    [9] 謝鳳宏, 張大為, 黃丹, 等. 基于加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的文本關(guān)鍵詞提取[J]. 系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué), 2010, 30(11): 1592-1596.

    XIE Feng-hong, ZHANG Da-wei, HUANG Dan, et al. Keywords extraction based on weighted complex network[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2010, 30(11): 1592-1596.

    [10] 唐俊. 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在新聞網(wǎng)頁關(guān)鍵詞提取中的應(yīng)用[J]. 云南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2012, 21(4): 305-308.

    TANG Jun. Application of complex networks to keyword extraction of news web pages[J]. Journal of Yunnan Nationalities University: Natural Sciences Edition, 2012, 21(4): 305-308.

    [11] 左曉飛. 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞提取研究[D]. 西安: 西安電子科技大學(xué), 2013.

    ZUO Xiao-fei. Research on keyword extraction based on complex network[D]. Xian: XiDian University, 2013.

    [12] CHEN Q, JIANG Z, BIAN J. Chinese keyword extraction using semantically weighted network[C]//International Conference on Intelligent Human-Machine Systems & Cybernetics. [S.l.]: IEEE, 2014: 83-86.

    [13] NAN J, XIAO B, LIN Z, et al. Keywords extraction from Chinese document based on complex network theory[C]// 2014 Seventh International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID). [S.l.]: IEEE, 2015: 383-386.

    [14] 劉通. 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的文本關(guān)鍵詞提取算法研究[J]. 計算機應(yīng)用研究, 2016, 33(2): 365-369.

    LIU Tong. Algorithm research of text key word extraction based on complex networks[J]. Application Research of Computers, 2016, 33(2): 365-369.

    [15]張華平. ICTCLAS漢語分詞系統(tǒng)[EB/OL]. [2014-06-25]. http://ictclas.nlpir.org/.

    ZHANG Hua-ping. ICTCLAS Chinese word segmentation system[EB/OL]. [2014-06-25]. http://ictclas.nlpir.org/.

    編 輯 蔣 曉

    Extraction from News Articles Based on PageRank Algorithm

    GU Yi-ran and XU Meng-xin

    (College of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications Nanjing 210023)

    Most of the existing methods of extracting keyword based on complex networks ignore the natural language characters when building the weighted text network. In the meantime, they involve less the classical algorithms in complex network field. Based on PageRank algorithm, we propose a keyword extraction method, named LTWPR (located and TF-weighted PageRank), which takes into consideration term-frequency character and human language characters. The algorithm creates a term-frequency-shared weight in order to share the node’s term-frequency value to its links, and defines a position weight coefficient to express different importance of words in different positions of news articles. LTWPR brings text networks’ local and global features into consideration, making the results more accurate. Comprehensive experiments are conducted based on news articles grabbed from Sina News. Experimental results show that LTWPR algorithm is more effective and can better cover the keywords tagged by authors.

    complex networks; keyword extraction; natural language; PageRank; term-frequency- shared weight

    TP311; TP391.1

    A

    10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.021

    2016-09-16

    2016-12-26

    教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金(15YJZH016)

    顧亦然(1972-),女,博士,教授,主要從事復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用、嵌入式系統(tǒng)及通信網(wǎng)絡(luò)等方面的研究.

    猜你喜歡
    詞頻分詞詞語
    容易混淆的詞語
    基于詞頻分析法的社區(qū)公園歸屬感營建要素研究
    園林科技(2021年3期)2022-01-19 03:17:48
    找詞語
    結(jié)巴分詞在詞云中的應(yīng)用
    智富時代(2019年6期)2019-07-24 10:33:16
    詞語欣賞
    值得重視的分詞的特殊用法
    詞頻,一部隱秘的歷史
    云存儲中支持詞頻和用戶喜好的密文模糊檢索
    一枚詞語一門靜
    以關(guān)鍵詞詞頻法透視《大學(xué)圖書館學(xué)報》學(xué)術(shù)研究特色
    圖書館論壇(2014年8期)2014-03-11 18:47:59
    亚洲va在线va天堂va国产| 国产精品人妻久久久久久| 黄色视频在线播放观看不卡| 少妇的逼好多水| 精华霜和精华液先用哪个| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 欧美xxⅹ黑人| h日本视频在线播放| 97超碰精品成人国产| 久久精品国产亚洲av天美| 秋霞在线观看毛片| 一本久久精品| 亚洲,一卡二卡三卡| 高清av免费在线| 99热网站在线观看| 午夜福利在线在线| 亚洲天堂av无毛| 五月伊人婷婷丁香| 2018国产大陆天天弄谢| 久久国产亚洲av麻豆专区| 国产 精品1| av线在线观看网站| 欧美变态另类bdsm刘玥| 五月开心婷婷网| 国产亚洲5aaaaa淫片| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲国产精品一区三区| 精品一区二区三区视频在线| 妹子高潮喷水视频| 男女无遮挡免费网站观看| 97超碰精品成人国产| 欧美日韩综合久久久久久| 国产极品天堂在线| 久久久久精品久久久久真实原创| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 偷拍熟女少妇极品色| 国产av国产精品国产| 国产亚洲最大av| 久久久a久久爽久久v久久| 丰满迷人的少妇在线观看| 亚洲av男天堂| 26uuu在线亚洲综合色| 亚洲av国产av综合av卡| 日本免费在线观看一区| 秋霞伦理黄片| 网址你懂的国产日韩在线| 亚洲精品国产av蜜桃| 中文字幕免费在线视频6| 久久久久久九九精品二区国产| 国产在线免费精品| 国产成人午夜福利电影在线观看| 久久婷婷青草| 久久久久久久亚洲中文字幕| 精品亚洲成国产av| 在线观看人妻少妇| 欧美高清性xxxxhd video| 内地一区二区视频在线| 啦啦啦啦在线视频资源| 熟女人妻精品中文字幕| 国产成人aa在线观看| 精品一区二区三区视频在线| 国模一区二区三区四区视频| 国产免费视频播放在线视频| 91精品伊人久久大香线蕉| 乱系列少妇在线播放| 久久久久久久久久久丰满| 国产精品不卡视频一区二区| 在线天堂最新版资源| 久久精品人妻少妇| 国产精品av视频在线免费观看| 搡老乐熟女国产| 女性被躁到高潮视频| 91精品国产九色| 国产淫语在线视频| 高清视频免费观看一区二区| 女人久久www免费人成看片| 亚洲第一区二区三区不卡| 大香蕉久久网| 久久av网站| 黄色配什么色好看| 黄色一级大片看看| 国产黄片美女视频| 亚洲国产日韩一区二区| 国产探花极品一区二区| 免费大片黄手机在线观看| 亚洲久久久国产精品| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 高清视频免费观看一区二区| 亚洲国产精品999| 免费看光身美女| 不卡视频在线观看欧美| 亚洲久久久国产精品| 久久av网站| 一个人看视频在线观看www免费| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产伦理片在线播放av一区| 久久av网站| 久久av网站| 熟女av电影| 亚洲色图av天堂| 国产av精品麻豆| av不卡在线播放| 中文欧美无线码| 18+在线观看网站| 久久亚洲国产成人精品v| 直男gayav资源| 国产精品99久久久久久久久| 国产成人freesex在线| 一区二区三区精品91| 国国产精品蜜臀av免费| 亚洲av免费高清在线观看| 在线观看一区二区三区激情| 99精国产麻豆久久婷婷| 日日撸夜夜添| 熟女人妻精品中文字幕| 最近最新中文字幕大全电影3| 国产精品久久久久久久电影| 啦啦啦在线观看免费高清www| 日本欧美国产在线视频| 精品一品国产午夜福利视频| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 男女边吃奶边做爰视频| 热re99久久精品国产66热6| 麻豆成人av视频| 国产一区二区三区av在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 成人二区视频| 最近中文字幕2019免费版| 国产精品一及| 国产成人aa在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 两个人的视频大全免费| 欧美一区二区亚洲| 特大巨黑吊av在线直播| 日本免费在线观看一区| 男女国产视频网站| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产黄片美女视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产精品99久久99久久久不卡 | 97精品久久久久久久久久精品| 少妇的逼水好多| 久久99精品国语久久久| 嫩草影院入口| 精品一区二区三卡| 国产一区二区三区av在线| 天堂8中文在线网| xxx大片免费视频| 日韩视频在线欧美| 如何舔出高潮| av国产久精品久网站免费入址| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 精品久久久久久电影网| 成人国产麻豆网| 各种免费的搞黄视频| 多毛熟女@视频| 久久久久人妻精品一区果冻| 观看美女的网站| 国产高清国产精品国产三级 | 久久女婷五月综合色啪小说| 午夜激情久久久久久久| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 一区在线观看完整版| 久久午夜福利片| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 日本与韩国留学比较| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产91av在线免费观看| 国产爱豆传媒在线观看| 久久 成人 亚洲| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 欧美xxⅹ黑人| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产成人a区在线观看| av网站免费在线观看视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 91在线精品国自产拍蜜月| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 在线天堂最新版资源| 精品久久久久久久久av| 久久久久久久国产电影| 男女免费视频国产| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 国产男人的电影天堂91| 91精品国产九色| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产男人的电影天堂91| 欧美极品一区二区三区四区| 交换朋友夫妻互换小说| 卡戴珊不雅视频在线播放| 夜夜爽夜夜爽视频| 国产一区二区在线观看日韩| 简卡轻食公司| 国内揄拍国产精品人妻在线| 国内精品宾馆在线| 尾随美女入室| 一级毛片我不卡| 欧美97在线视频| 国产精品国产三级专区第一集| 一区二区三区四区激情视频| 成年女人在线观看亚洲视频| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 久久精品国产亚洲网站| 国产熟女欧美一区二区| 国产综合精华液| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲精品自拍成人| 插阴视频在线观看视频| 亚洲最大成人中文| 色哟哟·www| 晚上一个人看的免费电影| 99视频精品全部免费 在线| 精品一区在线观看国产| av在线app专区| 在线观看av片永久免费下载| 一区二区三区免费毛片| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产亚洲欧美精品永久| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 欧美97在线视频| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 一二三四中文在线观看免费高清| 亚洲丝袜综合中文字幕| av免费观看日本| 最后的刺客免费高清国语| 97超碰精品成人国产| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 狂野欧美激情性bbbbbb| 国产又色又爽无遮挡免| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产色爽女视频免费观看| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 美女内射精品一级片tv| 国产成人午夜福利电影在线观看| 日韩大片免费观看网站| 内地一区二区视频在线| 在线观看免费日韩欧美大片 | 久久综合国产亚洲精品| a级一级毛片免费在线观看| 一区二区av电影网| 妹子高潮喷水视频| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 男男h啪啪无遮挡| 免费看不卡的av| av免费在线看不卡| 啦啦啦啦在线视频资源| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 性色avwww在线观看| 国产精品不卡视频一区二区| 欧美精品国产亚洲| 欧美3d第一页| 亚洲丝袜综合中文字幕| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 亚洲三级黄色毛片| 国产美女午夜福利| 国产高潮美女av| 久久久午夜欧美精品| 亚洲欧美精品专区久久| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 午夜免费鲁丝| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 亚洲成人一二三区av| 成人一区二区视频在线观看| 国产男女超爽视频在线观看| 中文欧美无线码| 激情 狠狠 欧美| 国产人妻一区二区三区在| videos熟女内射| 三级经典国产精品| 最黄视频免费看| 亚洲,一卡二卡三卡| 丝袜脚勾引网站| 色婷婷久久久亚洲欧美| 激情五月婷婷亚洲| 综合色丁香网| 日韩一区二区三区影片| 国产深夜福利视频在线观看| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 黑人高潮一二区| 亚洲精品久久午夜乱码| 高清不卡的av网站| 久久久久精品性色| 老女人水多毛片| av天堂中文字幕网| 美女脱内裤让男人舔精品视频| freevideosex欧美| 久久ye,这里只有精品| 精品人妻熟女av久视频| 精品少妇久久久久久888优播| 91久久精品国产一区二区三区| 国产精品国产三级专区第一集| 五月玫瑰六月丁香| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 最近中文字幕高清免费大全6| 欧美3d第一页| 熟女av电影| 亚洲精品日韩av片在线观看| av一本久久久久| 午夜激情福利司机影院| 在线精品无人区一区二区三 | 麻豆成人午夜福利视频| 欧美人与善性xxx| 国内揄拍国产精品人妻在线| 毛片女人毛片| 伦精品一区二区三区| 精品午夜福利在线看| 国内精品宾馆在线| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲精品,欧美精品| 国产真实伦视频高清在线观看| 国产av码专区亚洲av| 偷拍熟女少妇极品色| 在线观看人妻少妇| 国产一区二区三区av在线| 成人无遮挡网站| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 黄片wwwwww| 麻豆成人午夜福利视频| 黄色一级大片看看| 777米奇影视久久| 国产精品国产三级国产专区5o| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲综合色惰| a 毛片基地| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 爱豆传媒免费全集在线观看| 一级黄片播放器| 九草在线视频观看| 日韩中文字幕视频在线看片 | 网址你懂的国产日韩在线| 黑人高潮一二区| 国产成人精品福利久久| 亚洲综合色惰| 久久久久性生活片| 色网站视频免费| 精品久久久久久久久av| 纯流量卡能插随身wifi吗| 亚洲精品亚洲一区二区| 91在线精品国自产拍蜜月| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产免费一级a男人的天堂| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 国产成人精品久久久久久| 一级二级三级毛片免费看| 久久久久久久亚洲中文字幕| 2022亚洲国产成人精品| 99热全是精品| 亚洲美女黄色视频免费看| 99热6这里只有精品| 久久久久久九九精品二区国产| 成年人午夜在线观看视频| 日本黄大片高清| 国产精品熟女久久久久浪| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲va在线va天堂va国产| 国产av精品麻豆| av国产久精品久网站免费入址| av福利片在线观看| 日韩欧美精品免费久久| 高清午夜精品一区二区三区| 一区二区三区免费毛片| 精品熟女少妇av免费看| 午夜福利影视在线免费观看| 身体一侧抽搐| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 亚洲av日韩在线播放| 毛片女人毛片| 22中文网久久字幕| 97精品久久久久久久久久精品| 日韩av在线免费看完整版不卡| 免费黄色在线免费观看| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 99热这里只有是精品在线观看| 亚洲一区二区三区欧美精品| 97精品久久久久久久久久精品| 午夜日本视频在线| 99热这里只有是精品在线观看| 国产黄频视频在线观看| 亚洲av不卡在线观看| av国产免费在线观看| 麻豆成人午夜福利视频| 看免费成人av毛片| 成人一区二区视频在线观看| 精品人妻偷拍中文字幕| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产色婷婷99| 美女主播在线视频| 在线免费十八禁| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| a级毛片免费高清观看在线播放| 亚洲人成网站在线播| 精品人妻偷拍中文字幕| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 日韩在线高清观看一区二区三区| 爱豆传媒免费全集在线观看| 18禁动态无遮挡网站| 日韩人妻高清精品专区| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 久久久欧美国产精品| 成人国产av品久久久| 老熟女久久久| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 国产午夜精品一二区理论片| 26uuu在线亚洲综合色| 精品一区二区三区视频在线| 精品酒店卫生间| 嫩草影院新地址| 内射极品少妇av片p| 观看美女的网站| 国产精品99久久久久久久久| 欧美一区二区亚洲| 亚洲国产精品999| 久久ye,这里只有精品| 国产精品国产av在线观看| 九色成人免费人妻av| 免费人成在线观看视频色| 一级毛片 在线播放| 少妇 在线观看| 天堂中文最新版在线下载| 久久6这里有精品| 少妇的逼水好多| 国产成人91sexporn| 欧美丝袜亚洲另类| 大话2 男鬼变身卡| 精品久久久久久久末码| 久久av网站| 国产精品欧美亚洲77777| 成人美女网站在线观看视频| 日本wwww免费看| 亚洲成人一二三区av| 午夜日本视频在线| 久久 成人 亚洲| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲国产精品999| 777米奇影视久久| 最近最新中文字幕大全电影3| 久久久久久伊人网av| av在线app专区| 成人国产麻豆网| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 在线观看av片永久免费下载| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲最大成人中文| 亚洲,一卡二卡三卡| 国产成人freesex在线| 亚洲精品国产色婷婷电影| 联通29元200g的流量卡| 精品午夜福利在线看| 日韩视频在线欧美| 国产一区亚洲一区在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 免费人妻精品一区二区三区视频| 国产精品嫩草影院av在线观看| 岛国毛片在线播放| 国产亚洲欧美精品永久| 久久ye,这里只有精品| 一级黄片播放器| av播播在线观看一区| 亚洲国产成人一精品久久久| 久久久久视频综合| 美女中出高潮动态图| 午夜视频国产福利| 色吧在线观看| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 国产精品99久久99久久久不卡 | 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 免费看av在线观看网站| 91久久精品电影网| 亚洲欧美清纯卡通| 女性生殖器流出的白浆| av国产精品久久久久影院| 亚洲久久久国产精品| 激情 狠狠 欧美| 国产午夜精品一二区理论片| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 多毛熟女@视频| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲内射少妇av| 男女无遮挡免费网站观看| 欧美精品国产亚洲| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 亚洲av免费高清在线观看| 制服丝袜香蕉在线| 毛片女人毛片| 国产免费福利视频在线观看| 三级国产精品片| 成人国产麻豆网| 免费人成在线观看视频色| 黄色怎么调成土黄色| 日本免费在线观看一区| 性色av一级| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 精品一品国产午夜福利视频| 国精品久久久久久国模美| 亚洲欧美精品自产自拍| 亚洲国产精品成人久久小说| 日本黄大片高清| 国产精品熟女久久久久浪| 久久久久精品性色| 一个人看的www免费观看视频| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产一区二区三区综合在线观看 | 高清不卡的av网站| 国产在线免费精品| 久久国产亚洲av麻豆专区| h日本视频在线播放| 天天躁日日操中文字幕| 免费av不卡在线播放| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 波野结衣二区三区在线| 91久久精品国产一区二区成人| 伦理电影大哥的女人| 美女福利国产在线 | 十分钟在线观看高清视频www | 一级黄片播放器| 亚洲av中文av极速乱| 丝瓜视频免费看黄片| 国产男女内射视频| 看免费成人av毛片| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 日韩精品有码人妻一区| 一级毛片aaaaaa免费看小| 嫩草影院新地址| 三级国产精品欧美在线观看| 如何舔出高潮| 精品久久久久久久久av| 成人亚洲精品一区在线观看 | 午夜福利在线观看免费完整高清在| 久久精品久久久久久久性| 日日撸夜夜添| 高清视频免费观看一区二区| 99久国产av精品国产电影| 中文欧美无线码| 一级爰片在线观看| 黄色怎么调成土黄色| av在线蜜桃| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 五月玫瑰六月丁香| 九草在线视频观看| 亚洲人与动物交配视频| 美女国产视频在线观看| 亚洲精品一二三| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 偷拍熟女少妇极品色| 欧美xxⅹ黑人| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 久久久久久伊人网av| 久热这里只有精品99| 久久久久人妻精品一区果冻| 看免费成人av毛片| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 三级国产精品欧美在线观看| 免费在线观看成人毛片| 久久精品国产自在天天线| 99久久人妻综合| 大码成人一级视频| 18+在线观看网站| 色视频在线一区二区三区| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 2021少妇久久久久久久久久久| 交换朋友夫妻互换小说| 99热这里只有是精品在线观看| 国产一区二区在线观看日韩| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 精品久久久久久久久av| 亚洲,欧美,日韩| 一二三四中文在线观看免费高清| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲精品日本国产第一区| 日日啪夜夜撸| 香蕉精品网在线| 草草在线视频免费看| 黄色欧美视频在线观看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 舔av片在线| 黄色一级大片看看| 99久久精品国产国产毛片| 男人舔奶头视频| 一级av片app| 99久久精品热视频| 成人一区二区视频在线观看| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 亚洲av二区三区四区| 亚洲精品日本国产第一区| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 99久久人妻综合| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 在线 av 中文字幕| 精品国产露脸久久av麻豆| 97热精品久久久久久| 国产黄片美女视频| 中文欧美无线码| 精品久久久久久久久亚洲| 在线 av 中文字幕| 在线精品无人区一区二区三 | 亚洲欧美日韩另类电影网站 | 久久ye,这里只有精品| 欧美人与善性xxx| 天天躁日日操中文字幕| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲国产欧美人成| 亚洲无线观看免费| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽|