基于TF-IDF和word2Vec的中文文本自動(dòng)摘要模型

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摘要： 隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)爆炸，在短文本信息數(shù)量迅速增長(zhǎng)的環(huán)境下，為了更好地進(jìn)行中文本摘要模型的計(jì)算，本文針對(duì)短文本的文本特征提取和相似度計(jì)算進(jìn)行了深入研究。本文將優(yōu)化的TF-IDF模型和Word2Vec模型結(jié)合起來，進(jìn)而提出一種兼顧短文本統(tǒng)計(jì)特征和語(yǔ)義特征的合并加權(quán)Word2Vec和TF-IDF的文本特征提取算法，將文本進(jìn)行向量化表示；隨后，在文本的相似度算法中，基于短文本的特征，選取了余弦相似度算法，對(duì)短文本間相似度值進(jìn)行了有效計(jì)算。（剩余3975字）