基于统计的中文文本关键短语自动抽取方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着互联网的迅速发展，大量的中文文本数据涌现出来，如何从这些数据中获取有价值的信息，成为了一个热门话题。而文本关键短语是表达文本内容的一种重要方式，能够提取文本的主题、情感等信息，具有重要的应用价值。因此，基于统计的中文文本关键短语自动抽取方法成为了文本挖掘领域的一个重要研究方向。本文的研究意义在于提出一种有效的方法，以实现准确、高效、自动化的中文文本关键短语抽取。二、国内外研究现状分析国内外针对中文文本关键短语自动抽取的研究主要有两类方法：基于规则的方法和基于统计的方法。基于规则的方法采用人工设定规则，通过正则表达式、短语结构文法等工具进行匹配，对文本进行关键短语抽取。该方法的优点在于抽取结果准确、可解释性强，但缺点是规则的设定需要大量的人工工作，同时规则的适应性较差，适用范围有限。基于统计的方法则是采用机器学习技术，通过训练模型，自动抽取文本中的关键短语。该方法的优点在于自动化程度高，适应性较好，但缺点是对大数据处理能力要求较高。国内外的研究都表明，基于统计的方法在中文文本关键短语自动抽取方面取得了较好的效果。三、研究内容和思路本研究以基于统计的方法为主要研究内容，旨在提出一种高效、自动化、准确的中文文本关键短语自动抽取方法。研究思路如下：1.收集和预处理文本数据：从网络文本、新闻报道和社交媒体等来源中，收集一定量的中文文本数据，并进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。2.提取候选关键短语：将处理后的文本数据输入到统计模型中，使用词频、互信息、信息熵等统计指标提取候选关键短语。3.筛选关键短语：采用一些过滤方法，如同现有文献一样，IntellProp.,2011,37(4),413-429、JournalofKoreanSocietyforQualityManagement,2021,49(3),609-622、Computers&IndustrialEngineering,2021:107236.、ExpertSystemsWithApplications,2021:115061.,进一步筛选出具有代表性和重要性的关键短语。4.评估和改进提取效果：对提取效果进行评估，并进行必要的改进和优化，提高提取效率和准确度。四、研究预期结果建立一种高效、自动化、准确的中文文本关键短语自动抽取方法。该方法能够有效地抽取中文文本中的关键短语，包括主题、情感、动作等方面。同时，该方法具有可扩展性，可应用于不同领域的中文文本数据处理。该成果有助于提高文本挖掘的效率和精度，为后续进一步的应用提供有力支持。五、参考文献1.Zhang,H.,An,A.,&Chen,F.(2017).AhybridmethodforautomatickeyphraseextractioninChinesescientificarticles.JournalofCentralSouthUniversity,24(8),1829-1839.2.Shi,R.,&Jiang,X.(2017).AnunsupervisedmethodforChinesekeyphraseextractionbasedonmicroblogtext.Knowledge-BasedSystems,116,1-11.3.Zhang,X.,&Xia,M.(2017).Agraph-basedChinesekeyphraseextractionmodelfortopicsummarization.Knowledge-BasedSystems,129,61-71.4.Liu,X.,Huang,Y.,&An,X.(2019).ANovelMethodforChineseKeywordExtractionBasedonLDATopicModelingandTextRank.AppliedSciences,9(4),706.5.Zainab,S.,Rashid,A.,&Ullah,S.(2021).ADeepLearningMethodforArabicTextKeywordExtraction.IEEEAccess,9,7756-7767.