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俞辉 《计算机工程与科学》2009,31(9)
本文提出一种基于LSA和pLSA的多文档自动文摘策略。首先,将多个文档切分成自然段,以自然段作为聚类单位。采用了新的特征提取方法构建词-自然段矩阵,利用LSA对词-自然段矩阵进行奇异值分解,使得向量空间模型中的高维表示变成在潜在语义空间中的低维表示。然后,采用pLSA将数据转换成概率统计模型来计算。在文摘生成的过程中采用基于质心的文摘句挑选办法得到文摘并输出。实验表明,本文提出的方法有效地提高了生成文摘的质量。 相似文献
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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。 相似文献
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句子排序是多文本摘要中的重要问题,合理地对句子进行排序对于摘要的可读性和连贯性具有重要意义。该文首先利用神经网络模型融合了五种前人已经提出过的标准来决定任意两个句子之间的连接强度,这五种标准分别是时间、概率、主题相似性、预设以及继承。其次,该文提出了一种基于马尔科夫随机游走模型的句子排序方法,该方法利用所有句子之间的连接强度共同决定句子的最终排序。最终,该文同时使用人工和半自动方法对句子排序的质量进行评价,实验结果表明该文所提出方法的句子排序质量与基准算法相比具有明显提高。
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随着互联网的兴起和发展,数据规模急速增长,如何利用机器阅读理解技术对海量的非结构化数据进行解析,从而帮助用户快速、准确地查找到满意答案,是目前自然语言理解领域中的一个热门课题。该文通过对机器阅读理解中的深度神经网络模型进行研究,构建了RBiDAF模型。首先,通过对DuReader数据集进行数据探索,并对数据进行预处理,从中提取出有利于模型训练的特征。其次在BiDAF模型的基础上提出了基于多文档重排序的RBiDAF机器阅读理解模型,该模型在BiDAF模型四层网络框架的基础上添加了ParaRanking层。其中在ParaRanking层,该文提出了多特征融合的ParaRanking算法,此外在答案预测层,提出了基于先验知识的多答案交叉验证算法,进而对答案进行综合预测。在“2018机器阅读理解技术竞赛”的最终评测中,该模型表现出了不错的效果。 相似文献
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针对多文档文摘生成过程中话题容易中断和文摘句子语义出现不连贯这两个研究难点, 分析了潜在语义分析聚类算法在句子排序中的应用, 以期提高文摘的生成质量。先采用潜在语义分析聚类算法将文摘句子聚类, 从而形成话题集, 以达到解决话题中断的目的。通过计算文档的文摘展现力, 挑选出文摘展现力最大的文档作为模板, 然后根据模板对文摘句子进行两趟排序。实验结果表明, 提出的算法是有效的, 该算法能够提高文摘的可读性。 相似文献
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