Research on the extraction and ambiguity handling method of standard text keywords based on multi-algorithm fusion

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2025.02.014

Abstract

Abstract:

Firstly, the extraction and ambiguity handling method of standard text keywords based on multi-algorithm fusion combines TF-IDF and TextRank, while considering word position, part of speech, word length, and word frequency to complete the keywords extraction of standard text. Then, it uses Hanlp to process the same text and complete the contrastive ambiguity processing. Through the analysis of experimental results, this method has a significant effect on improving the efficiency and processing quality of keywords extraction and ambiguity handling in standard texts. It also provides an innovative approach for large models to conduct standard knowledge mining by combining knowledge bases with intelligent agents.

Key words: standard text, keywords, extraction, ambiguity

CLC Number:

TP391.1

FU Zhenqiu, TIAN Hui. Research on the extraction and ambiguity handling method of standard text keywords based on multi-algorithm fusion[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2025, 51(2): 87-96.

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URL:

http://ictp.caict.ac.cn/EN/10.12267/j.issn.2096-5931.2025.02.014

http://ictp.caict.ac.cn/EN/Y2025/V51/I2/87

Figures/Tables 8

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词性	名词	动词	形容词	副词	其他
数量/个	6 754	2 345	1 023	496	571
占比	60.37%	20.96%	9.14%	4.43%	5.10%

词性	名词	动词	形容词	副词	其他
数量/个	6 754	2 345	1 023	496	571
占比	60.37%	20.96%	9.14%	4.43%	5.10%

关键词词长	1	2	3	4	5	6~8	>8
数量/个	19	1 673	1 051	1 342	406	231	11
占比	0.40%	35.35%	22.21%	28.35	8.58%	4.88%	0.23%

关键词词长	1	2	3	4	5	6~8	>8
数量/个	19	1 673	1 051	1 342	406	231	11
占比	0.40%	35.35%	22.21%	28.35	8.58%	4.88%	0.23%

关键词/个	算法/方法	Pre	Rec	F1
3	TF-IDF	0.7 635	0.2 201	0.3 532
	TextRank	0.7 662	0.2 221	0.3 546
	TFTR	0.8 217	0.2 283	0.3 613
	大模型	0.8 123	0.2 216	0.3 601
	融合处理	0.8 455	0.2 381	0.3 679
4	TF-IDF	0.6 543	0.2 415	0.3 451
	TextRank	0.6 607	0.2 487	0.3 546
	TFTR	0.7 678	0.2 771	0.3 997
	大模型	0.7 599	0.2 767	0.3 973
	融合处理	0.7 816	0.2 865	0.4 073
5	TF-IDF	0.5 856	0.2 742	0.3 657
	TextRank	0.6 085	0.2 874	0.3 826
	TFTR	0.7 148	0.3 265	0.4 403
	大模型	0.7 136	0.3 241	0.4 391
	融合处理	0.7 210	0.3 324	0.4 471
6	TF-IDF	0.5 543	0.3 298	0.3 894
	TextRank	0.5 792	0.3 277	0.4 089
	TFTR	0.6 736	0.3 668	0.4 712
	大模型	0.6 721	0.3 631	0.4 701
	融合处理	0.6 861	0.3 773	0.4 753
7	TF-IDF	0.5 249	0.3 412	0.4 045
	TextRank	0.5 479	0.3 587	0.4 178
	TFTR	0.6 376	0.4 100	0.4 811
	大模型	0.6 356	0.4 067	0.4 793
	融合处理	0.6 410	0.4 130	0.4 999
8	TF-IDF	0.4 985	0.3 674	0.4 159
	TextRank	0.5 243	0.3 879	0.4 397
	TFTR	0.6 027	0.4 315	0.4 817
	大模型	0.5 999	0.4 310	0.4 803
	融合处理	0.6 106	0.4 409	0.4 913
9	TF-IDF	0.4 697	0.3 869	0.4 143
	TextRank	0.4 973	0.4 098	0.4 371
	TFTR	0.5 561	0.4 416	0.4 870
	大模型	0.5 524	0.4 410	0.4 863
	融合处理	0.5 632	0.4 511	0.4 997
10	TF-IDF	0.4 432	0.4 027	0.4 139
	TextRank	0.4 718	0.4 287	0.4 411
	TFTR	0.5 246	0.4 655	0.4 891
	大模型	0.5 239	0.4 651	0.4 883
	融合处理	0.5 323	0.4 745	0.4 898