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基于改进TextRank的文本摘要自动提取
被引量：
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1
作者
汪旭祥
韩斌
+1 位作者
高瑞
陈鹏
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期155-160,共6页
TextRank算法在自动提取中文文本摘要时只考虑句子间的相似性,而忽略了词语间的语义相关信息及文本的重要全局信息。对此,提出一种基于改进TextRank的文本摘要自动提取算法(SW-TextRank)。通过Word2Vec训练的词向量来计算句子之间的相似...
TextRank算法在自动提取中文文本摘要时只考虑句子间的相似性,而忽略了词语间的语义相关信息及文本的重要全局信息。对此,提出一种基于改进TextRank的文本摘要自动提取算法(SW-TextRank)。通过Word2Vec训练的词向量来计算句子之间的相似度,并综合考虑句子位置、句子与标题的相似度、关键词的覆盖率、关键句子以及线索词等影响句子权重的因素,从而优化句子权重;对得到的候选摘要句群进行冗余处理,选取适量排序靠前的句子并根据其在原文中的顺序重新排列得到最终文本的摘要。实验结果表明,SW-TextRank算法生成摘要的准确性比TextRank算法更高,摘要生成质量更好。
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关键词
文本摘要
sw
-
textrank
算法
词向量
相似度
句子权重
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职称材料
题名
基于改进TextRank的文本摘要自动提取
被引量：
12
1
作者
汪旭祥
韩斌
高瑞
陈鹏
机构
江苏科技大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期155-160,共6页
文摘
TextRank算法在自动提取中文文本摘要时只考虑句子间的相似性,而忽略了词语间的语义相关信息及文本的重要全局信息。对此,提出一种基于改进TextRank的文本摘要自动提取算法(SW-TextRank)。通过Word2Vec训练的词向量来计算句子之间的相似度,并综合考虑句子位置、句子与标题的相似度、关键词的覆盖率、关键句子以及线索词等影响句子权重的因素,从而优化句子权重;对得到的候选摘要句群进行冗余处理,选取适量排序靠前的句子并根据其在原文中的顺序重新排列得到最终文本的摘要。实验结果表明,SW-TextRank算法生成摘要的准确性比TextRank算法更高,摘要生成质量更好。
关键词
文本摘要
sw
-
textrank
算法
词向量
相似度
句子权重
Keywords
Text summary
sw
-
textrank
algorithm
Word vector
Similarity
Sentence weight
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进TextRank的文本摘要自动提取
汪旭祥
韩斌
高瑞
陈鹏
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
12
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