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基于事件的多主题文本自动文摘方法
引用本文:廖涛,刘宗田,王先传.基于事件的多主题文本自动文摘方法[J].计算机工程,2013,39(3):236-240.
作者姓名:廖涛  刘宗田  王先传
作者单位:1. 上海大学计算机工程与科学学院,上海 200072; 安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
2. 上海大学计算机工程与科学学院,上海,200072
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60975033);安徽省高等学校优秀青年人才基金资助项目(2010SQRL050)
摘    要: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。

关 键 词:多主题文本  自动文摘  文本表示  图结构  事件网络  主题划分
收稿时间:2012-03-29

Event-based Automatic Summarization Method for Multiple Topics Text
LIAO Tao , LIU Zong-tian , WANG Xian-chuan.Event-based Automatic Summarization Method for Multiple Topics Text[J].Computer Engineering,2013,39(3):236-240.
Authors:LIAO Tao  LIU Zong-tian  WANG Xian-chuan
Affiliation:(1. School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200072, China; 2. School of Computer Science and Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China)
Abstract:By studying the technology of automatic summarization, this paper considers the event as a basic semantic unit for narrative texts, and presents a new event-based method for automatic summarization in multiple topics text. This method utilizes events and the relationship between events to build event-network text representation model, and uses the algorithm of community detection to solve the problem of sub-event topic partition. Experimental results show that this method extracts a summary of higher precision, recall and F vaule, and better summarizes the content of the text.
Keywords:multiple topics text  automatic summarization  text representation  graph structure  event network  topic partition
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