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基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘
被引量：
4
1
作者
贺瑞芳
秦兵
+2 位作者
刘挺
潘越群
李生
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1184-1191,共8页
时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性,提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序...
时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性,提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.
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关键词
时序
多
文档
文摘
时序
语义标注
宏微观重要性判别模型
内容选择
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职称材料
题名
基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘
被引量：
4
1
作者
贺瑞芳
秦兵
刘挺
潘越群
李生
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1184-1191,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60675034
60803093)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z144)~~
文摘
时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性,提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.
关键词
时序
多
文档
文摘
时序
语义标注
宏微观重要性判别模型
内容选择
Keywords
temporal discriminative model
multi-document summarization
micro importance discriminative temporal semantic labeling
macro importance model
content selection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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出处
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被引量
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1
基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘
贺瑞芳
秦兵
刘挺
潘越群
李生
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009
4
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