《表3 RemoveRank与其他方法的比较》

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《基于复杂网络词节点移除的关键词抽取方法》

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为保证算法的有效性，使用6种方法在默认参数下分别抽取3-10个关键词，评测不同的算法使用本文数据集在准确率、召回率和F值的表现，结果如图3和表3所示。本文基于图结构特性的Remove Rank算法在准确率、召回率和F值各项指标都略优于TextRank以及TF-IDF算法，其中在TopK=5时，在F值指标上RemoveRank相比于TextRank增量提升了6%。在抽取关键词数量为4-7时，RemoveRank算法相比于TextRank算法提升的较多，这是因为根据RemoveRank算法的策略，通过移除节点的方式进行关键词抽取，对于抽取较少数量（1-3个）的关键词，去除节点的数量比较少，无法对整个词图网络造成较大影响，因此效果仅比原始TextRank算法略好，而在去除较多节点后，各个语义块的子关键词已经被移除较多，因此会导致效果也趋近于TextRank算法。