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Statistical keyword detection in literary corpora
The European Physical Journal B, Volume 63, Issue 1 , pp 135-146
Understanding the complexity of human language requires an appropriate analysis of the statistical distribution of words in texts. We consider the information retrieval problem of detecting and ranking the relevant words of a text by means of statistical information referring to the spatial use of the words. Shannon's entropy of information is used as a tool for automatic keyword extraction. By using The Origin of Species by Charles Darwin as a representative text sample, we show the…
Understanding the complexity of human language requires an appropriate analysis of the statistical distribution of words in texts. We consider the information retrieval problem of detecting and ranking the relevant words of a text by means of statistical information referring to the spatial use of the words. Shannon's entropy of information is used as a tool for automatic keyword extraction. By using The Origin of Species by Charles Darwin as a representative text sample, we show the performance of our detector and compare it with another proposals in the literature. The random shuffled text receives special attention as a tool for calibrating the ranking indices.
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