动态多文档文摘模型

从网络信息的动态演化性出发,对同一话题不同时序阶段的文档集合进行识别和分析,在度量演化内容差异性的基础上实现动态性,给出了两种实现动态多文档文摘的模型,即基于矩阵子空间分析和基于文本相似度累加的动态多文档文摘模型.在此基础上,提出了高效的动态句子加权方法.TAC 2008的Update Summarization测试数据上的实验证明了所提出的动态多文档文摘模型的有效性.     

灰色理论与时序模型的发动机状态监测分析

针对目前发动机磨损状态监测中磨粒数量预测方法存在的问题,提出了基于灰色理论与时序模型相结合的预测方法,建立了灰色时序组合模型.通过灰色GM（1,1）模型模拟数据宏观变化趋势,并用时序AR（P）模型建立了残差序列以模拟数据微观变化趋势.通过对实测数据进行检验与比较,证明该组合模型在发动机状态监测中具有更好的预报效果.     

面向冗余度控制的中文多文档自动文摘

多文档自动文摘能够帮助人们自动、快速地获取信息,是目前的一个研究热点。相比于单文档自动文摘,多文档自动文摘需要更多考虑文档之间的相关性,以及文档信息之间的冗余性。因此如何控制信息冗余是多文档自动文摘的一个关键所在。该文在考虑文摘特性的基础上提出了一个冗余度控制模型,该模型通过计算文本单元在主题概率分布之间的相似度来决定句子的选择,从而达到控制冗余的目的。实验结果表明,该方法能够有效降低冗余度,且总体性能优于现有的自动文摘系统。     

融合语境分析的时序推特摘要方法

时序推特摘要是文本摘要任务中的一个重要分支,旨在从热点事件相关的海量推特流中总结出随时间演化的简要推特集,以帮助用户快速获取信息.推特作为当今最流行的社交媒体平台,其信息量爆发式的增长以及文本碎片的非结构性,使得单纯依赖文本内容的传统摘要方法不再适用.与此同时,社交媒体的新特性也为推特摘要带来了新的机遇.将推特流视作信号,剖析了其中的复杂噪声,提出融合推特流随时序变化的宏微观信号以及用户社交上下文语境信息的时序推特摘要新方法.首先,通过小波分析对推特流全局时序信息建模,实现某一关键词相关的热点子事件时间点检测;接着,融入推特流局部时序信息和用户社交信息建立推特的随机步图模型摘要框架,为每个热点子事件生成推特摘要.在算法评估过程中,对真实推特数据集进行了专家时间点和专家摘要的人工标注,实验结果表明了小波分析和融合了时序-社交上下文语境的图模型在时序推特摘要中的有效性.     

工作流时序约束模型分析与验证方法

为了解决工作流时间建模与时序一致性验证问题,以时序逻辑和模型检查为基础,提出了一种工作流时间建模与时序一致性验证方法.该方法用一阶逻辑描述工作流模型及其时间信息,用时序逻辑描述工作流的时序约束,用模型检查算法对时序约束进行验证与分析.该方法不是针对某一种时序约束提出来的,而是能够验证任何用时序逻辑描述的工作流时序约束.该方法还能够对未通过验证的时序约束提供工作流运行实例作为反例,帮助用户定位模型的问题.以一个工作流时间建模和时序一致性验证的实例证实了所提出方法的有效性.     

基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型

针对现有时序逻辑在描述复杂不确定时间信息方面的局限性,提出了一种基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型。该模型分别定义了离散论域和连续论域下的不确定点时序逻辑、点-时段时序逻辑以及时段时序逻辑的判定公式;引入直觉模糊集的犹豫度参数,使得推理结果更加精确。最后通过实例对两类不确定时间信息进行描述,并对其时序逻辑关系的可能性进行度量。通过分析表明该模型是比较优越的。     

时序图节点嵌入策略的研究

相较于传统的图数据分析方法,图嵌入算法是一种面向图节点的新型图数据分析策略.其旨在通过将图节点向量化表达,进而在节点向量基础上利用神经网络相关技术更有效的进行图数据分析或挖掘工作,如在节点分类、链接预测及交通流预测等经典问题上取得效果显著.虽然研究者们在图嵌入方面已取得了诸多成果,但是面向时序图的节点嵌入问题却未被充分重视,本文便是在先前研究工作的基础上,结合信息在时序图中的传播特性,提出了一种对时序图节点进行自适应嵌入表达的方法ATGEB （Adaptive Temporal Graph Embedding）.首先,为了解决不同类型时序图节点活跃程度不同的问题,通过设计一种自适应方式对其活跃时刻进行聚类.而后,在此基础上设计一种游走模型用以保存节点对之间的时间关系,并将节点游走序列保存在一种双向多叉树上进而可以更快速的得到节点时间相关的游走序列.最后,在基于节点游走特性和图拓扑结构的基础上,对节点向量进行重要节点采样,以便在尽可能短的时间内训练出满足需求的网络模型.通过充分的实验证明,本文面向时序图的嵌入策略相较于现流行的嵌入方法,在时序图时序中节点间时序可达性检测以及节点分类等问题上得出了更好的实验效果.     

主题信息的中文多文档自动文摘系统

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。     

一种针对新闻话题的多文档文摘技术

多文档文摘技术能帮助用户减少不必要的阅读时间,有广阔的应用前景。该文以新闻报道为处理对象,以MMR(Maximal Marginal Relevance)文摘提取算法为基础,针对目前新闻报道往往以专题形式组织展现的特点,提出了一种基于话题的多文档文摘方法。这种方法以话题关键字为打分依据,同时考虑句子位置特征等信息对句子的重要性进行评分。 该文利用TDT4的新闻报道语料对上述文摘方法进行了试验评价,将基于话题的文摘系统和两个Baseline文摘系统进行比较,取得了较好的实验结果,尤其在5%的压缩比例下有明显优势。     

基于联合非负矩阵分解的话题变迁检测方法

在大规模时序文档集中,异同话题缺乏从时序文档集中识别跟踪分析话题随时间变迁的能力。为此,提出一种面向时序文档语料库的话题变迁检测方法。该方法从时序文档语料库中发现相似话题和异同话题。利用改进的联合非负矩阵分解算法,从多个数据集中提取话题集合。为避免引入噪声话题,计算所有话题的话题熵,以获取优质话题,并通过运用词云和趋势图来分析话题变迁趋势。在20Newsgroups和LTN2011数据集上的实验结果表明,该方法可以有效地从时序文档集中发现异同话题,且提取的话题效果好、准确率高。     

一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要系统

带有时间标志的演化式摘要是近年来提出的自然语言处理任务,其本质是多文档自动文摘,它的研究对象是互联网上连续报道的热点新闻文档。针对互联网新闻事件报道的动态演化、动态关联和信息重复等特点,该文提出了一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要方法,该方法将新闻事件划分为多个不同的子主题,在考虑时间演化的基础上同时考虑子主题之间的主题演化,最后将新闻标题作为摘要输出。实验结果表明,该方法是有效的,并且在以新闻标题作为输入输出时,和当前主流的多文档摘要和演化摘要方法相比,在Rouge评价指标上有显著提高。     

文本自动综述系统的研究与实现

文本自动综述是自动文摘在多文档上的推广．提出了一种基于统计的文本自动综述方法，并描述了它的实现过程．该方法利用文档内和文档之间段落的语义相关性，实现多文档的自动综述．首先对文本进行分段实现信息分割；再对文本段进行聚类实现信息凝聚；最后抽取代表段产生综述结果实现信息压缩．实验结果表明，该方法是有效的，具有一定的实用价值．     

基于局部话题句群的事件相关多文档摘要研究

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。     

融合多信息句子图模型的多文档摘要抽取

针对现有多文档抽取方法不能很好地利用句子主题信息和语义信息的问题,提出一种融合多信息句子图模型的多文档摘要抽取方法。首先,以句子为节点,构建句子图模型;然后,将基于句子的贝叶斯主题模型和词向量模型得到的句子主题概率分布和句子语义相似度相融合,得到句子最终的相关性,结合主题信息和语义信息作为句子图模型的边权重;最后,借助句子图最小支配集的摘要方法来描述多文档摘要。该方法通过融合多信息的句子图模型,将句子间的主题信息、语义信息和关系信息相结合。实验结果表明,该方法能够有效地改进抽取摘要的综合性能。     

多文档自动文摘综述

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。随着互联网上信息的日益丰富,多文档文摘技术成为新的研究热点。本文介绍了多文档文摘的产生和应用背景,阐述了多文档文摘和其他自然语言处理技术的关系,对多文档文摘国内外研究现状进行了分析,在此基础上汇总提出了多文档文摘研究的基本路线及关键技术,并总结了多文档文摘的未来及发展趋势。     

Storyline-based summarization for news topic retrospection

Electronics newspapers gradually become main sources for news readers. When facing the numerous reports on a series of events in a topic, a summary of stories from news reports will benefit news readers in reviewing the news topic efficiently. Besides identifying events and presenting news titles and keywords the TDT (Topic Detection and Tracking) techniques are used to do, a summarized text to present event evolution is necessary for general news readers to review events under a news topic. This paper proposes a topic retrospection process and implements the SToRe (Story-line based Topic Retrospection) system that identifies various events under a news topic, and composes a summary that news readers can get the sketch of event evolution in the topic. It consists of three main functions: event identification, main storyline construction and storyline-based summarization. The constructed main storyline can remove the irrelevant events and present a main theme. The storyline-based summarization extracts the representative sentences and takes the main theme as the template to compose the summary. The storyline summary not only provides readers enough information to understand the development of a news topic, but also serves as an index for readers to search corresponding news reports. Following a design science paradigm, a lab experiment is conducted to evaluate the SToRe system in the question-and-answer (Q&A) setting. The experimental results show that SToRe enables news readers to effectively and efficiently capture the evolution of a news topic.     

主题模型LDA的多文档自动文摘

近年来使用概率主题模型表示多文档文摘问题受到研究者的关注.LDA (latent dirichlet allocation)是主题模型中具有代表性的概率生成性模型之一.提出了一种基于LDA的文摘方法,该方法以混乱度确定LDA模型的主题数目,以Gibbs抽样获得模型中句子的主题概率分布和主题的词汇概率分布,以句子中主题权重的加和确定各个主题的重要程度,并根据LDA模型中主题的概率分布和句子的概率分布提出了2种不同的句子权重计算模型.实验中使用ROUGE评测标准,与代表最新水平的SumBasic方法和其他2种基于LDA的多文档自动文摘方法在通用型多文档摘要测试集DUC2002上的评测数据进行比较,结果表明提出的基于LDA的多文档自动文摘方法在ROUGE的各个评测标准上均优于SumBasic方法,与其他基于LDA模型的文摘相比也具有优势.     

基于网络的动态多文档文摘系统框架

在自然语言处理和计算语言学相关技术支撑下,研究基于网络的动态多文档文摘系统框架,重点描述动态多文档文摘系统框架的相关内容,介绍利用矩阵子空间方法进行动态演化建模,利用相似度和质心整体优选计算方法进行信息过滤,并利用动态流形排序方法进行句子加权的动态多文档文摘生成系统.按照多文档文摘生成步骤的划分,对3 种创新的模型方法进行融合,综合起来从不同侧重点考虑,形成互补,提高系统性能.在网络环境下,此框架保证了动态演化的多文档文摘具有较高的信息新颖性和历史信息的演化性.     

案件要素句子关联图卷积的案件舆情摘要方法

案件舆情摘要是从涉及特定案件的新闻文本簇中,抽取能够概括其主题信息的几个句子作为摘要.案件舆情摘要可以看作特定领域的多文档摘要,与一般的摘要任务相比,可以通过一些贯穿于整个文本簇的案件要素来表征其主题信息.在文本簇中,由于句子与句子之间存在关联关系,案件要素与句子亦存在着不同程度的关联关系,这些关联关系对摘要句的抽取有着重要的作用.提出了基于案件要素句子关联图卷积的案件文本摘要方法,采用图的结构来对多文本簇进行建模,句子作为主节点,词和案件要素作为辅助节点来增强句子之间的关联关系,利用多种特征计算不同节点间的关联关系.然后,使用图卷积神经网络学习句子关联图,并对句子进行分类得到候选摘要句.最后,通过去重和排序得到案件舆情摘要.在收集到的案件舆情摘要数据集上进行实验,结果表明：提出的方法相比基准模型取得了更好的效果,引入要素及句子关联图对案件多文档摘要有很好的效果.