基于篇章主次关系的单文档抽取式摘要方法研究

抽取式自动文摘研究抽取文档中最能代表文档核心内容的句子作为摘要,篇章主次关系分析则是从篇章结构方面分析出篇章的主要内容和次要内容,因此,篇章主次关系分析和抽取式自动文摘存在较大关联,篇章主次关系可指导摘要的抽取。该文提出了一种基于篇章主次关系的单文档抽取式摘要方法,该方法基于神经网络模型构建了一个篇章主次关系和文本摘要联合学习的模型。该模型在考虑词组、短语等语义信息的基础上同时考虑了篇章的主次关系等结构信息,最终基于篇章内容的整体优化抽取出最能代表文档核心内容的句子作为摘要。实验结果表明,与当前主流的单文档抽取式摘要方法相比,该方法在ROUGE评价指标上有显著提高。