一名自然语言处理程序员正在写中文文本分类论文请你基于下面一段话重新组织语言写详细写丰富：由表42中数据反应及图41的折线图变化趋势可以看出：模型6在准确率p、召回率r、综合评价指标f方面都是优于其它对比模型的是模型中结果最优的表明采用本文所提的关键词抽取公式计算得到的词语的综合权值能够融合文本词语的多种特征具有很好的关键词抽取能力。模型1是经典的tf-idf 算法从结果数据上看出该算法在准

根据表4.2中的数据和图4.1中的折线图变化趋势可以得出以下结论：模型6在准确率P、召回率R、综合评价指标F方面表现优异，超越了其他对比模型，是本文提出的关键词抽取公式计算得到的词语综合权值的最佳模型。这说明，我们所提出的公式能够融合文本词语的多种特征，具有出色的关键词抽取能力。

模型1采用了经典的TF-IDF算法，结果显示其在准确率方面表现一般，而召回率相对于其它模型最低。这表明单纯以“词频”做衡量标准不够全面，有时重要的词汇可能出现的次数不多。

模型2至5都是在本课题的综合公式的基础上进行部分改动。结果表明，模型2的综合评价指标仅次于模型6，召回率排名第一，这表明词语的位置特征是一个不可缺少的元素，缺少它会对关键词抽取产生不利影响。但与此同时，相比于其它文本词汇特征，词语的位置特征对于关键词抽取结果的影响相对较小。

模型3的准确率排名第二，仅次于模型6，这表明虽然模型3缺少了词汇的长度特征，但其抽取结果较为准确。在综合公式中加入该特征会对抽取效果产生积极的影响。

模型4在所有模型中抽取效果排名中等，这表明缺少标题特征对关键词的抽取效果影响较大。一个文章的标题能够较好地反应文章的中心主旨，因此标题特征是综合公式中不可或缺的。

模型5是在本课题的综合公式基础上缺少了词语度指标。其在所有模型中综合评价指标最低，这表明词语跨度对文本词汇的关键程度产生较大影响。在物流文本中，如果同一个词在文章的首尾都出现了，那么它对文章的关键性就会极大地作证。缺少词语跨度会导致对抽取结果的影响比较大。