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基于事件项语义图聚类的多文档摘要方法
被引量：
6
1
作者
刘茂福
李文捷
姬东鸿
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第5期77-84,共8页
基于事件的抽取式摘要方法一般首先抽取那些描述重要事件的句子,然后把它们重组并生成摘要。该文将事件定义为事件项以及与其关联的命名实体,并聚焦从外部语义资源获取的事件项语义关系。首先基于事件项语义关系创建事件项语义关系图并...
基于事件的抽取式摘要方法一般首先抽取那些描述重要事件的句子,然后把它们重组并生成摘要。该文将事件定义为事件项以及与其关联的命名实体,并聚焦从外部语义资源获取的事件项语义关系。首先基于事件项语义关系创建事件项语义关系图并使用改进的DBSCAN算法对事件项进行聚类,接着为每类选择一个代表事件项或者选择一类事件项来表示文档集的主题,最后从文档抽取那些包含代表项并且最重要的句子生成摘要。该文的实验结果证明在多文档自动摘要中考虑事件项语义关系是必要的和可行的。
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关键词
基于
事件
的摘要
事件语义关系图
DBSCAN聚类算法
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题名
基于事件项语义图聚类的多文档摘要方法
被引量：
6
1
作者
刘茂福
李文捷
姬东鸿
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
香港理工大学计算机系
武汉大学计算机学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第5期77-84,共8页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(2009CDB311)
国家自然科学基金重大研究计划资助项目(90820005)
文摘
基于事件的抽取式摘要方法一般首先抽取那些描述重要事件的句子,然后把它们重组并生成摘要。该文将事件定义为事件项以及与其关联的命名实体,并聚焦从外部语义资源获取的事件项语义关系。首先基于事件项语义关系创建事件项语义关系图并使用改进的DBSCAN算法对事件项进行聚类,接着为每类选择一个代表事件项或者选择一类事件项来表示文档集的主题,最后从文档抽取那些包含代表项并且最重要的句子生成摘要。该文的实验结果证明在多文档自动摘要中考虑事件项语义关系是必要的和可行的。
关键词
基于
事件
的摘要
事件语义关系图
DBSCAN聚类算法
Keywords
event-based summarization
event semantic relation graph
DBSCAN clustering algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于事件项语义图聚类的多文档摘要方法
刘茂福
李文捷
姬东鸿
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010
6
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