中文文本分类模型比较分析：关键词抽取公式的有效性研究

本文对多种中文文本分类模型进行了比较分析，重点研究了关键词抽取公式对模型性能的影响。通过分析不同模型在准确率P、召回率R和综合评价指标F方面的表现，可以得出以下结论：

模型6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，其在准确率、召回率和综合评价指标方面均优于其他对比模型。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，而召回率相对于其他模型最低。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，相比于其他文本词汇特征，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。

总体而言，本文提出的关键词抽取公式能够有效地融合文本词语的多种特征，显著提升关键词抽取能力。这对于中文文本分类任务具有重要的意义。