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。     

SSC软聚类算法在面向查询的多文档文摘中的应用

针对面向查询的多文档自动文摘,本文将查询句混入多文档集合中的各句子中间,采用高效的软聚类算法SSC对所有的句子进行聚类。采用轮转法抽取文摘句,最后生成文摘。该方法在DUC2005的语料中测试效果很好。     

基于局部主题判定与抽取的多文档文摘技术

提出了一个通过对同一主题的多文档集合内局部主题的判定和抽取生成多文档文摘 的方法.首先在对多文档集合中句子依存分析和语义分析的基础上进行相似度计算,将相似 句子经过聚类形成多文档集合内不同的局部主题,然后进行每个局部主题中质心句的抽取和 排序,生成多文档文摘.该方法实现了文摘长度随文档内容自动确定,从而保证了文摘中包 含的信息的全面和简洁.最后文中还给出了多文档文摘的评价方法和实验结果,文摘的平均 精确率和平均压缩率分别为71.4%和25.2%.     

一种文本分割技术的多文档文摘方法研究

提出一种基于文本分割技术的多文档自动文摘方法。该方法使用HowNet作为概念获取工具,通过建立句子概念向量空间模型和利用改进的DotPlotting模型来进行文本分割。利用建立的句子概念向量空间模型计算句子重要度,并根据句子重要度、文本分割结果和文摘句相似度等因素产生文本摘要。使用ROUGE-N评测方法和F_Score作为评测指标对系统产生的文摘进行评测,结果显示使用文本分割技术进行多文档摘要是有效的。     

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。     

聚焦查询的自动文摘研究与实现

聚焦查询的文摘把重点放在文档中用户关心的内容。聚焦查询的自动文摘方法以搜索引擎为问题查询工具,利用汉宁窗函数计算句子重要度,以体现问题与预期答案中的词密度特性。通过窗口从头到尾滑动来计算句子的权值选择出权值高的作为文摘。实验结果表明该方法形成的文摘优于Google文摘。     

以关键词抽取为核心的文摘句选择策略

针对面向查询的多文档自动文摘,该文提出了一种以关键词抽取为核心的文摘句选择策略。通过查询扩展的相关技术得到相关多文档集中词语的查询相关性特征,利用最大似然估计法得到语料中词语的话题相关性特征,并将这两个特征值进行特征融合得到词语的重要度以确定关键词。然后通过关键词的重要度来给候选句打分,进一步利用改进的MMR(Maximal Marginal Relevance)技术来调整候选句的得分,最后生成文摘。该文将特征融合引入到词语层面,在DUC2005的语料中测试取得了较好的效果。     

多文档自动文摘中的特征组合优化

在分析当前多文档自动文摘方法中使用较多的特征基础上,提出了一种特征组合优化模型。该模型选用tf*idf,句子位置及与标题句相似度来判断句子包含信息的重要程度。并加入了句子长度特征解决由tf*idf特征引起的长度偏长的句子占优势的问题,采用这4个特征来判断句子的重要性。并给每个特征指定权重来解决优化问题,实验结果表明特征组合优化模型在多文档自动文摘中的可行性。     

多文档文摘中句子优化选择方法研究

在多文档文摘子主题划分的基础上,提出了一种在子主题之间对文摘句优化选择的方法．首先在句子相似度计算的基础上,形成多文档集合的子主题,通过对各子主题打分,确定子主题的抽取顺序．以文摘中有效词的覆盖率作为优化指标,在各个子主题中选择文摘句．从减少子主题之间及子主题内部的信息的冗余性两个角度选择文摘句,使文摘的信息覆盖率得到很大提高．实验表明,生成的文摘是令人满意的．     

基于词汇链的多文档自动文摘研究

提出了一种基于词汇链抽取,文法分析的抽取文本代表词条的多文档摘要生成的方法。通过计算词义相似度构建词汇链,结合词频与位置特征进行文本代表词条成员的选择,将含有词条权值高的句子经过聚类形成多文档文摘句集合,然后进行质心句的抽取和排序,生成多文档文摘。该方法不仅考虑了词汇之间的语义信息,还考虑了词条对文本的代表成度,能够改善文摘句抽取的性能。实验结果表明,与单纯的由关键词确定文摘的方法相比,召回率和准确率都有不少的提高。