1. 题目来源
近年来，随着互联网技术的飞速发展和信息技术的普及应用，文本数据呈现爆炸式增长趋势。
如何从海量文本数据中快速、准确地提取关键信息，成为了自然语言处理领域的研究热点。
关键词提取作为文本挖掘的重要技术之一，能够有效地概括文本主题、揭示文本核心内容，在信息检索、文本分类、舆情分析等领域发挥着至关重要的作用。
2. 应完成的主要内容
本论文的主要内容包括以下几个方面：
1.对TextRank关键词提取算法进行深入研究，分析其基本原理、优缺点以及在关键词提取中的应用。
2.研究共词网络构建方法，包括共词网络的基本概念、构建流程、分析指标等。
3.提出一种基于TextRank关键词提取算法的共词网络构建方法，并详细描述其流程和步骤。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本论文要求在指导教师的指导下独立完成，严格遵守学术道德规范，杜绝抄袭、剽窃等行为。
2.论文应结构完整、逻辑清晰、层次分明，语言表达准确、流畅。
3.论文应具备一定的理论深度和学术价值，能够体现出作者的独立思考和研究能力。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 秦颖,李晓东.基于改进TextRank和LDA模型的文本关键词提取[J].计算机应用,2022,42(09):2663-2670.
[2] 张宁,李寿山,刘云,等.融合TF-IDF和TextRank的微博热点话题发现[J].计算机科学,2022,49(06):241-248.
[3] 刘知远,孙茂松,林衍凯,等.知识图谱发展报告(2018)[J].计算机研究与发展,2018,55(12):2512-2542.
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