| 基于增量图聚类的动态多文档摘要算法 |
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| 引用本文： | 郭海蓉,张晖,赵旭剑,李波,杨春明. 基于增量图聚类的动态多文档摘要算法[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(7) |
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| 作者姓名： | 郭海蓉 张晖 赵旭剑 李波 杨春明 |
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| 作者单位： | 西南科技大学 计算机科学与技术学院 四川 绵阳,西南科技大学计算机科学与技术学院,西南科技大学 计算机科学与技术学院 四川 绵阳,西南科技大学 计算机科学与技术学院 四川 绵阳,西南科技大学 计算机科学与技术学院 四川 绵阳 |
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| 基金项目： | 四川省教育厅资助项目（14ZB0113）；西南科技大学博士基金资助项目(12zx7116) |
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| 摘 要： | 目前的动态文摘方法几乎都是基于文档批处理机制的，无法适应实际应用中文档数据是以不稳定的数据流形式到来,需要实时更新摘要的需求。针对上述问题，提出一种利用K近邻思想对句子进行建模，再增量聚类句子实现子主题划分的动态文本摘要方法。该方法根据K近邻基本思想形成两层句子图模型，用增量图聚类方法对句子进行处理，同时考虑结合时间因素提高句子新颖度来抽取动态文摘。该方法能基于文档数据流增量式地抽取动态文摘，实现文摘内容的实时更新。通过在TAC2008和TAC2009的Update Summarization数据集上的测试，证明本文方法在动态文摘抽取上的有效性。
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| 关 键 词： | 动态文摘；K近邻；图模型；增量聚类 |
| 收稿时间： | 2015-03-11 |
| 修稿时间： | 2016-05-10 |
Document Update Summarization Using incremental graph clustering |
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| Guo Hai-rong,ZHANG Hui,ZHAO Xu-jian,LI Bo and YANG Chun-ming. Document Update Summarization Using incremental graph clustering[J]. Application Research of Computers, 2016, 33(7) |
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| Authors: | Guo Hai-rong ZHANG Hui ZHAO Xu-jian LI Bo YANG Chun-ming |
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| Affiliation: | Department of Computer Science Technology,Southwest University of Science Technology,Mianyang,,Department of Computer Science Technology,Southwest University of Science Technology,Mianyang,Department of Computer Science Technology,Southwest University of Science Technology,Mianyang,Department of Computer Science Technology,Southwest University of Science Technology,Mianyang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | update summarization k-Nearest neighbor graph model incremental clustering |
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