СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
cетевое издание
ISSN 2949-4443

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ

Лазарева О.Ю. ,  Боломутова М.С.  

УДК 004.912

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В работе рассматриваются основные модели статистического метода выделения ключевых слов из текстовых документов: модель на основе закона Ципфа и модель TF-IDF. Выделены основные преимущества и недостатки применения рассмотренных моделей выделения ключевых слов.

Лазарева Ольга Юрьевна


Москва, Россия

Боломутова Марина Сергеевна


Москва, Россия

Ключевые слова: текста, выделение ключевых слов, статистические методы выделения ключевых слов, модель на основе закона Ципфа, модель TF-IDF

Для цитирования: Лазарева О.Ю. , Боломутова М.С. , СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2017;11(4). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=341

75

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 31.12.2017