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基于信息融合的多文档自动文摘技术 被引量：27
1
作者 徐永东 徐志明 王晓龙 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2048-2054,共7页
提出了一个面向多文档自动文摘任务的多文本框架(Multiple Document Framework,MDF),该框架通过系统地描述不同层面的文本单元之间的相互关系以及文档集合蕴含的事件在时间上的发生及演变,将多篇文档在不损失文档集合原有信息的前提下... 提出了一个面向多文档自动文摘任务的多文本框架(Multiple Document Framework,MDF),该框架通过系统地描述不同层面的文本单元之间的相互关系以及文档集合蕴含的事件在时间上的发生及演变,将多篇文档在不损失文档集合原有信息的前提下实现信息融合.MDF简化了传统交叉文本结构理论的文本集合表示模型,又补充了信息融合理论中缺乏的事件主题的演变性和分布性信息.文中给出了建立MDF、基于MDF的信息融合、文摘生成等一整套算法.通过对32组不同主题的网络文档试验结果表明,MDF策略很好地实现了多知识源的并行融合,并获得了较好的结果. 展开更多
关键词 多文本框架 多文档自动文摘 信息融合 时间
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关键词和被引次数对科技论文自动摘要效果影响研究 被引量：6
2
作者 刘家益 李鲡瑶 +1 位作者 张智雄 邹益民 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期1165-1174,共10页
科技论文的关键词和被引次数与论文主题具有高相关性,是发现论文重要内容的有力线索。但这两个特征尚未应用于当前面向科技论文的多文档自动摘要方法中,其对科技论文自动摘要效果的影响还有待探索。本文通过设计对比算法和实验,定量分... 科技论文的关键词和被引次数与论文主题具有高相关性,是发现论文重要内容的有力线索。但这两个特征尚未应用于当前面向科技论文的多文档自动摘要方法中,其对科技论文自动摘要效果的影响还有待探索。本文通过设计对比算法和实验,定量分析研究了科技论文的关键词、被引次数两个特征对科技论文自动摘要效果的影响。结果表明:引入关键词因子和被引次数因子能显著提高摘要的效果。其中,同时使用两个因子,对摘要效果的积极影响最为显著;单独使用被引次数因子对摘要效果的积极影响也较为显著,但弱于同时使用两个因子;单独使用关键词因子对摘要效果影响不显著,甚至差于基准组;此外两个因子对摘要规模的变化也较为敏感。 展开更多
关键词 关键词 被引次数 科技论文 多文档自动摘要
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基于局部话题句群的事件相关多文档摘要研究 被引量：2
3
作者 吴玲达 雷震 +1 位作者 老松杨 雷永林 《计算机仿真》 CSCD 2006年第11期263-267,共5页
多文档自动文摘研究的目的是给用户提供简洁全面的文档信息并提高用户获取信息的效率。在进行局部话题确定时,通常是利用聚类分析的方法把相似的文本单元聚成一个局部话题。该文提出了一种针对新闻事件的多文档摘要生成方法,其特色在于... 多文档自动文摘研究的目的是给用户提供简洁全面的文档信息并提高用户获取信息的效率。在进行局部话题确定时,通常是利用聚类分析的方法把相似的文本单元聚成一个局部话题。该文提出了一种针对新闻事件的多文档摘要生成方法,其特色在于:在提取基本新闻要素和扩展新闻要素的基础上分别形成了基本局部话题句群(BPTSG)和扩展局部话题句群(EPTSG),这样可以在尽可能全面地覆盖多个话题的同时缩减自身的冗余。此外,文中还提出了一种基于事件时间和句子位置信息的文摘句排序方法。实验结果验证了该文所提的方法是有效的,与基于聚类的自动文摘系统相比较,该系统生成的摘要质量有显著提高。 展开更多
关键词 多文档自动摘要 新闻事件 局部话题句群 新闻要素
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基于手机终端的中文文本网页自动综述系统的研究
4
作者 卢冶 苏勇 须磊 《计算机与数字工程》 2013年第6期943-946,995,共5页
总结了面向中文文本网页的文本综述的生成过程,详细分析了文本预处理、语句相似度计算、局部主题区域发现、差异性获取、综述生成等关键技术。在内容选择上,通过融合关键词和语句的内在特征进行相似度计算来考量语句的相关性;使用文本... 总结了面向中文文本网页的文本综述的生成过程,详细分析了文本预处理、语句相似度计算、局部主题区域发现、差异性获取、综述生成等关键技术。在内容选择上,通过融合关键词和语句的内在特征进行相似度计算来考量语句的相关性;使用文本聚类技术来寻找语句的差异性。同时,基于MyEclipse环境的Java ME平台,结合其轻量级UI工具包LWUIT,使用WTK作为开发工具,设计并实现了基于手机终端的自动综述系统。最后选取了近200篇文献作为测试语料,进行了可接受性评测和基于Q&A的信息性评测,测试结果比较满意。 展开更多
关键词 文本综述 语句相似度 文本聚类 JAVAME LWUIT WTK
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基于MapReduce的多文档自动文摘的设计与实现
5
作者 胡琪 邹细勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第35期67-70,共4页
多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术,它可以从全局的角度对网络信息进行挖掘。在面对飞速增长的网络资源时,如何准确、高效地从海量数据源内进行自动文摘处理,是多文档自动... 多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术,它可以从全局的角度对网络信息进行挖掘。在面对飞速增长的网络资源时,如何准确、高效地从海量数据源内进行自动文摘处理,是多文档自动文摘面临的主要难题之一。MapReduce是Google提出的一种分布式并行计算方法,它可以部署在任意一个普通商用计算机组成的集群上,能够有效地协调集群内各计算机的计算任务,充分利用计算机集群的处理能力,能够对海量数据进行有效的分析处理。提出了一个有效的实验模型,将MapReduce分布式并行框架应用在多文档自动文摘技术中。实验结果表明,MapReduce在保证文摘质量的前提下,能够有效地提高文摘抽取过程的处理性能。 展开更多
关键词 多文档自动文摘 MAPREDUCE 并行计算
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改进的最小最大聚类方法在新闻主题来源追踪中的应用
6
作者 周序生 《湖南工业大学学报》 2009年第1期66-70,共5页
在分析新闻文档的特殊结构、内容特点以及常用聚类算法优缺点的基础上,提出了一种基于改进的最小最大聚类方法的主题来龙去脉生成方法。实验结果证明,该方法生成的摘要能有效地覆盖主题的内容,较为准确地体现主题的演变过程。
关键词 新闻主题 多文档自动文摘 IMMC
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基于混合方法的多语言多文档自动摘要系统构建及实现 被引量：4
7
作者 柯修 王惠临 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2013年第2期66-72,共7页
文章基于"指代消解"、"文本外部特征"、"图排序"的混合方法实现多语言多文档新闻摘要系统。该系统由四大模块组成,分别为:原文预处理;基于文本外部特征的摘要计算;基于图排序的摘要计算与;摘要生成模块... 文章基于"指代消解"、"文本外部特征"、"图排序"的混合方法实现多语言多文档新闻摘要系统。该系统由四大模块组成,分别为:原文预处理;基于文本外部特征的摘要计算;基于图排序的摘要计算与;摘要生成模块。首先对新闻文本进行预处理和指代消解,然后在第二模块使用文本外部特征(如:主题词、线索词语、关键词与其同义词、时间、地点、命名实体等)来计算原文中句子的重要程度,句子与新闻主题的相关度,并且对每个句子第一次打分。然后在第三模块采用图排序的算法再从原文中计算句子之间的连贯程度,并且第二次对每个句子打分。最后在第四模块通过两个不同算法的得分计算原文中句子的总得分并且按原文中句子出现的顺序摘出新闻文本的摘要。文章以汉语、英语、孟加拉语为例,实现该系统并进行摘要测试。实验表明系统能够从三个不同语种的多文档新闻文本中有效地摘出摘要。 展开更多
关键词 多语言自动摘要 多文档自动摘要 图排序算法 文本外部特征
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