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基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究
被引量：
1
1
作者
贾晓婷
王名扬
曹宇
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第1期69-74,共6页
对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础...
对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础上划分类簇实现摘要句的提取.基于类簇H指数选出高频词作为标准摘要词集,考察了生成摘要与标准摘要词集中共现词的词频分布,实现对自动摘要效果的评测.实验结果表明,本文提出的方法有助于提升微博短文本集的摘要生成效果.
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关键词
自动摘要
加权主题分布表达
Word2vec
H指数
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题名
基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究
被引量：
1
1
作者
贾晓婷
王名扬
曹宇
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
同方知网(北京)技术有限公司
出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第1期69-74,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71473034)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目项(2572014DB05).
文摘
对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础上划分类簇实现摘要句的提取.基于类簇H指数选出高频词作为标准摘要词集,考察了生成摘要与标准摘要词集中共现词的词频分布,实现对自动摘要效果的评测.实验结果表明,本文提出的方法有助于提升微博短文本集的摘要生成效果.
关键词
自动摘要
加权主题分布表达
Word2vec
H指数
Keywords
automatic summary
weighted subject distribution
Word2vec
h-Index
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究
贾晓婷
王名扬
曹宇
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
1
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