基于篇章多级依存结构的自动文摘研究

自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究内容,其研究目的是探索人类从自然语言篇章中获得取信息,提炼信息的思维机制,并在此基础上开发出能够自动编写文献摘要的软件,从面提高信息检索、传播的效率。     

自然语言篇章理解及基于理解的自动文摘研究

我们对文章结构进行了介析, 研究语言单位间的意义相关性, 基于这种相关性,提出意义分析方法, 并给出篇章的意义表示。最后, 分析了自动文摘研究现状, 介绍了我们在这方面的研究情况。     

基于篇章修辞结构的自动文摘连贯性研究

尽管抽取式自动文摘方法是目前自动文摘领域的主流方法,并且取得了长足的进步,但抽取式自动文摘形成的摘要由于缺乏句子之间的合理指代或篇章结构,使得文摘缺乏连贯性而影响可读性。为提高自动摘要的可读性,该文尝试将篇章修辞结构信息应用于中文自动文摘。首先,基于汉语篇章修辞结构抽取摘要,然后使用基于LSTM的方法对文本连贯性进行建模,并使用该模型对文摘的连贯性做出评价。实验结果表明: 在摘要抽取方面,基于篇章修辞结构的自动文摘相比于传统的抽取方法具有更好的ROUGE评价值;在使用基于LSTM连贯性模型评价摘要连贯性方面,篇章结构信息在自动抽取文摘时可以很好地提炼出文章的主旨,同时使摘要具有更好的结果。     

一种篇章结构指导的中文Web文档自动摘要方法

“摘要”、“关键词”是对文档内容提供简要概括的元数据，在Web信息检索中起着重要作用。针对Web信息检索的需求和Web文档的特点，采用拟人思维，提出了一种以篇章结构为指导的自动摘要方法。该方法对段落之间的内容语义关系进行分析，进而划分出文档的主题层次，得到文档的篇章结构；在篇章结构的指导下，使用统计方法和启发式规则来提取文档的关键词、关键句，生成文档的摘要。在实验评估中，该方法取得了令人满意的摘要质量和速度。     

基于句子权重和篇章结构的政府公文自动文摘算法

提高文摘自动生成的准确性,能够帮助人们快速有效地获取有价值的信息。本文根据政府公文结构性强的特点,提出一种基于句子权重和篇章结构的政府公文自动文摘算法,首先通过基于游标的截取字符分句算法,对文档中句子和词语信息进行精确统计,获得对文章内容和篇章结构的基本了解;在此基础上,提出基于篇章结构的词语权重和句子权重计算方法,并根据权重计算结果对句子进行权重排序;然后,根据生成摘要的规模,筛选出一定数量的候选文摘句子;最后,对候选文摘句子进行一定的后处理,输出文摘句。实验结果表明,与同类型自动文摘算法以及Word 2003提供的自动文摘工具相比,本文提出的自动文摘算法在准确率和召回率上都有较大提高。     

基于局部主题关键句抽取的多文档自动文摘方法

文档自动文摘是自然语言处理一个研究热点。本文提出了一种基于局部主题关键句抽取的多文档自动文摘方法。首先,将文档集合中的每篇文档划分为若干个局部主题,然后对不同文档中的局部主题进行聚类分析,最后从局部主题聚簇中间抽取所需要的文摘句。实验证明了该方法的有效性。     

基于指代消解和篇章结构分析的自动摘录算法

传统自动文摘方法生成的文摘结果指代关系模糊,且对于某些段落结构有规律的文章,没有分析文章结构与主题思想之间的关系。为此,提出一种基于指代消解和篇章结构分析的自动摘录算法。采用有限知识的思路完成指代消解,利用指代消解解决文摘语义不连贯问题,以提高句子权重计算的准确性,对文章做主题划分时进行篇章结构识别,按照段落标题信息划分段落结构。实验结果表明,该算法在受限金融领域文本自动摘录中,具有较高的准确率和召回率。     

基于事件的多主题文本自动文摘方法

通过对自动文摘技术的研究,针对叙事类文本,以事件作为基本语义单元,提出一种基于事件的多主题文本自动文摘方法。利用事件和事件间的关系构建事件网络文本表示模型,使用社区划分算法解决子事件主题划分问题。实验结果表明,该方法提取出的准确率、召回率及F值较高,能更好地概括文本的内容。     

基于局部主题关键句抽取的自动文摘方法

自动文摘是语言信息处理中的重要环节。该文提出一种基于局部主题关键句抽取的中文自动文摘方法。通过层次分割的方法对文档进行主题分割,从各个局部主题单元中抽取一定数量的句子作为文章的文摘句。通过事先对文档进行语义分析,有效地避免了数据冗余和容易忽略分布较小的主题等问题。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于文章主题和内容的自动摘要方法

文章介绍了一种新的使用自然语言处理技术的自动系统。通过融合基于内容的方法和基于主题的方法,将主题与内容相结合,生成具有良好连贯性和流畅性的。该方法首先对主题词进行分析,动态地处理具有抽象标题和具体标题的文档;然后采用词汇、语法、语义分析等自然语言处理技术,对文章的文本内容进行深入分析;再根据线性加权融合两种分析得到的结果,生成;最后采用指代消解技术使生成的更连贯流畅。与仅基于内容的自动文摘系统相比较,评测结果显示,该系统生成的质量有明显提高。     

基于明确语义分析的自动文摘算法

不同于传统采用统计学习方式的自动文摘算法,利用维基百科等知识密集的资源建立概念空间,在该空间中对词语进行语义解释,进而解释词语及文本片段的语义,由此提出一种基于明确语义分析的自动文摘算法。实验结果证明,相比传统算法,该算法精度更高,用更少的句子即可获得更高的信息覆盖率。     

基于不可分辨关系的文本自动聚类

研究了文本对象在不可分辨关系下的自动聚类方法．在自动聚类过程中,首先把文本集转化为让机器可以处理的布尔文本信息系统;其次在信息系统上定义对象间的不可分辨关系,提出利用不可分辨关系进行聚类的理论基础;然后对算法进行描述,并用实验进行验证;最后分析该算法的时间复杂度和缺点,并提出具体的改进措施．基于不可分辨关系的文本自动聚类算法具有理论基础和较好的实验效果表明该方法具有较好的应用性．     

基于连续段落相似度的主题划分算法

主题划分是自动文摘系统中文本结构分析阶段所要解决的一个重要问题。文中提出了一个通过建立段落向量空间模型,根据连续段落相似度进行文本主题划分的算法,解决了文章的篇章结构分析问题,使得多主题文章的文摘更具内容全面性与结构平衡性。实验结果表明,该算法对多主题文章的主题划分准确率为92.4%,对单主题文章的主题划分准确率为99.1%。     

基于Agent的文本分类系统

信息检索的一个核心问题是自动文本分类。基于分类体系的文本分类需要全文抽取主题词、计算权重,再根据分类体系对文献进行分类。文中构建一种基于Agent技术的文本自动分类系统,仅需要对文档头进行信息处理就可以进行快速文本分类,有效地减少了文本分类过程中的时间和空间的消耗。     

自动文本摘要方法

自动文本摘要是继信息检索之后信息或知识获取的一个重要步骤,对高质量的文档文摘十分重要。该文提出以句子为基本抽取单位,以位置和标题关键词为句子的加权特征,对句子基于潜语义聚类,提出语义结构的摘要方法。同时给出了较为客观和有效的摘要评价方法。实验表明了该方法的有效性。     

基于自动文摘的论文抄袭检测研究

自动文摘是利用计算机自动地从文本或文本集合中提炼出能准确、全面地反映文本主要内容的精简、连贯的短文,以满足一般性的或特殊性的用户需求。首先对自动文摘的定义、作用和分类进行概述,然后给出一种基于关键词检索的自动文摘技术,接着提出基于自动文摘的论文抄袭检测方法,并对实验结果进行分析,最后总结全文并对后续工作加以简单介绍。