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主题信息的中文多文档自动文摘系统
被引量：
5
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作者
王红玲
张明慧
周国栋
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第25期132-136,共5页
多文档自动文摘能够帮助人们自动、快速地获取信息,使用主题模型构建多文档自动文摘系统是一种新的尝试,其中主题模型采用浅层狄利赫雷分配(LDA)。该模型是一个多层的产生式概率模型,能够检测文档中的主题分布。使用LDA为多文档集合建模...
多文档自动文摘能够帮助人们自动、快速地获取信息,使用主题模型构建多文档自动文摘系统是一种新的尝试,其中主题模型采用浅层狄利赫雷分配(LDA)。该模型是一个多层的产生式概率模型,能够检测文档中的主题分布。使用LDA为多文档集合建模,通过计算句子在不同主题上的概率分布之间的相似度作为句子的重要度,并根据句子重要度进行文摘句的抽取。实验结果表明,该方法所得到的文摘性能优于传统的文摘方法。
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关键词
中文自动文摘
浅层
狄利赫雷
分配
(
lda
)
主题模型
多文档
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职称材料
题名
主题信息的中文多文档自动文摘系统
被引量：
5
1
作者
王红玲
张明慧
周国栋
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第25期132-136,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60873150)
江苏省高校自然科学重大基础研究项目(No.08KJA520002)
文摘
多文档自动文摘能够帮助人们自动、快速地获取信息,使用主题模型构建多文档自动文摘系统是一种新的尝试,其中主题模型采用浅层狄利赫雷分配(LDA)。该模型是一个多层的产生式概率模型,能够检测文档中的主题分布。使用LDA为多文档集合建模,通过计算句子在不同主题上的概率分布之间的相似度作为句子的重要度,并根据句子重要度进行文摘句的抽取。实验结果表明,该方法所得到的文摘性能优于传统的文摘方法。
关键词
中文自动文摘
浅层
狄利赫雷
分配
(
lda
)
主题模型
多文档
Keywords
automatic document summarization
Latent Dirichlet Allocation（
lda
）
topic model
multi-document
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
主题信息的中文多文档自动文摘系统
王红玲
张明慧
周国栋
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
5
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职称材料
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参考文献
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