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摘要： ［目的/意义］旨在为时政类新闻关键词抽取提供参考。［方法/过程］基于融合Word2Vec和TextRank算法，在研究时政类新闻文本特征基础上，利用政治重点词库修订文本词语的初始权重，结合上下文关系确定词语之间的连接关系，并基于Word2Vec模型构建概率转移矩阵，提出改进的Word2Vec和TextRank算法。［结果/结论］运用改进的Word2Vec和TextRank算法对时政类新闻关键词进行抽取，其准确率、召回率和F值均优于传统TextRank算法及普通的融合Word2Vec和TextRank算法，抽取效果更好。
