[发明专利]一种文本信息提取方法、装置、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 201811317522.9 | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109408826A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 谢永恒;段小文;万月亮 | 申请（专利权）人： | 北京锐安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100044 北京市海淀区西小口*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的一种文本信息提取方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：通过Word2Vec模型确定文本中候选词的词向量，并确定不同词向量之间的相似度值；将词向量作为节点，并根据词向量之间的相似度值构建节点之间的边，得到候选词图集；通过TextRank算法，根据所述候选词图集，确定候选词权重；根据候选词权重，确定文本的关键词。通过采用Word2Vec模型将候选词转换为词向量，能够使候选词通过低维的向量进行表示，提高处理效率，通过相似度值计算，并构建图集，能够形象地反映出候选词之间的关联关系，最后通过TextRank算法计算候选词的权重值，从而更加准确全面地确定文本的关键词。 | ||
| 搜索关键词： | 候选词 词向量 相似度 权重 文本信息提取 存储介质 文本 构建 服务器 候选词转换 处理效率 关联关系 模型确定 算法计算 低维 算法 向量 | ||
【主权项】：
1.一种文本信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：通过Word2Vec模型确定文本中候选词的词向量，并确定不同词向量之间的相似度值；将词向量作为节点，并根据词向量之间的相似度值构建节点之间的边，得到候选词图集；通过TextRank算法，根据所述候选词图集，确定候选词权重；根据候选词权重，确定文本的关键词。
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