基于维基百科的多文档自动摘要系统研究

设计并实现了一个基于维基百科的抽取式多文档自动摘要系统。使用ROUGE评测工具对使用维基百科前后的摘要进行对比实验。实验结果表明,维基百科能较大程度地提高多文档摘要的质量。     

基于谱聚类的多文档摘要新方法

提出一种基于谱聚类的多文档摘要方法。在将文档中主题相关的句子进行聚类的基础上,同时考虑不同主题类别的重要性,综合句子位置、长度等因素以得到句子的重要性得分。根据重要性从高到低抽取满足字数要求的句子作为最终摘要。实验结果表明,该方法相较于传统摘要方法有更好的性能,能够有效地提高摘要的质量。     

上下文敏感的多文档自动摘要生成方法

针对现有的多文档自动摘要生成方法中存在的问题,提出一种多文档自动摘要生成方法,该方法能够最大限度地减小摘要内容的冗余。选取权重最大的句子作为摘要句,把已选句子中包含的词汇的权重设置为接近0的常数,当下次选择摘要句时,可以避免再次选取包含这些词汇的句子。使用自动摘要评测方法ROUGE对该方法进行评测。实验结果表明,根据该方法抽取的机器摘要能够获得较高的 成绩。     

一种基于演化算法进行句子抽取的多文档自动摘要系统SBGA

SBGA系统将多文档自动摘要过程视为一个从源文档集中抽取句子的组合优化过程,并用演化算法来求得近似最优解。与基于聚类的句子抽取方法相比,基于演化算法进行句子抽取的方法是面向摘要整体的,因此能获得更好的近似最优摘要。演化算法的评价函数中考虑了衡量摘要的4个标准:长度符合用户要求、信息覆盖率高、更多地保留原文传递的重要信息、无冗余。另外,为了提高词频计算的精度, SBGA采用了一种改进的词频计算方法TFS,将加权后词的同义词频率加到了原词频中。在DUC2004测试数据集上的实验结果表明,基于演化算法进行句子抽取的方法有很好的性能,其ROUGE-1分值比DUC2004最优参赛系统仅低0.55%。改进的词频计算方法TFS对提高文档质量也起到了良好的作用。     

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。     

面向查询的多模式自动摘要研究

为了满足用户的个性化需求,提供尽可能丰富、实用、方便的文摘结果,该文设计了面向查询的多文档自动文摘的多种摘要模式。在将查询返回的文档集合表示为以文本、段落为节点的双层复杂网络结构以发现子主题的基础上,除传统的摘要模式外,该文又设计了概括摘要、局部摘要、全局摘要和详细摘要这四种摘要模式,并给出了各种摘要的生成方法。支持用户以主题为线索自主漫游,按照一定的逻辑顺序浏览信息。     

基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘

时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性.提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.     

基于联合权重的多文档关键词抽取技术

该文提出一种多文档关键词抽取方法,该方法提出ATF×PDF(Average Term Frequency×Proportional Document Frequency)来计算词语权重,并根据候选关键词之间的语义相似度,采用联合权重方法重新计算候选关键词的权重来抽取关键词。该方法综合考虑了词语的频率,词性以及词语之间的语义相似性等信息,实验表明,该方法能有效抽取多个文档的关键词,同基于关键词的聚类标记方法相比,其准确率提高3%,召回率提高7%,F-measure提高4.4%。     

词云可视化综述

词云是一种近年来颇为流行的文本可视化方式,它提取出文本中的关键词并在二维空间上美观地排布,通常用于展示文本内容、辅助文本分析以及吸引读者阅读等.从视觉编码、布局方法和交互方式这3个方面介绍词云的设计空间;将现有的词云设计分为语义词云、形状词云、可编辑词云和多文档词云4类进行概括,并总结了目前对于词云进行实验评价的若干工...     

基于基本要素向量空间的英文多文档自动摘要

在基于基本要素(BE)向量空间的英文多文档自动文摘中,句子不再用术语向量或词向量来表达,而是用基本要素向量来表示。在用k-均值聚类算法时,采用一种自动探测k值的技术。实验表明,基于基本要素的多文档自动文摘MSBEC比基于词更优越。