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基于无向图构建策略的主题句抽取
被引量:
10
1
作者
葛斌
李芳芳
+1 位作者
李阜
肖卫东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第5期181-185,共5页
基于文档句构建无向图,将主题句的抽取问题转换为无向图中节点的权重计算问题。首先利用滑窗方法抽取主题词,构建空间向量并生成无向图,然后基于向量空间模型计算边权重,最后利用文档句相似度矩阵的权重模型对文档句权重进行建模与计算...
基于文档句构建无向图,将主题句的抽取问题转换为无向图中节点的权重计算问题。首先利用滑窗方法抽取主题词,构建空间向量并生成无向图,然后基于向量空间模型计算边权重,最后利用文档句相似度矩阵的权重模型对文档句权重进行建模与计算,依据压缩比得到文档的主题句。实验表明,该方法在不同的压缩比下生成的摘要质量高,主题句抽取结果接近于人工摘要,召回率和准确率综合指数较高。
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关键词
主题
句
抽取
无向图
文档句权重
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题名
基于无向图构建策略的主题句抽取
被引量:
10
1
作者
葛斌
李芳芳
李阜
肖卫东
机构
国防科技大学C
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第5期181-185,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60903225
60172012)资助
文摘
基于文档句构建无向图,将主题句的抽取问题转换为无向图中节点的权重计算问题。首先利用滑窗方法抽取主题词,构建空间向量并生成无向图,然后基于向量空间模型计算边权重,最后利用文档句相似度矩阵的权重模型对文档句权重进行建模与计算,依据压缩比得到文档的主题句。实验表明,该方法在不同的压缩比下生成的摘要质量高,主题句抽取结果接近于人工摘要,召回率和准确率综合指数较高。
关键词
主题
句
抽取
无向图
文档句权重
自动文摘
Keywords
extraction algorithm
followed by the establishment of the undirected graph.The edge weights of the graph were modeled by the Vector Space Model(VSM) in turn.The node weights were computed finally by the weight model based on the similarity matrix
and the subject sentences were obtained on the ratio of compression.Experiments show that the proposed automatic summarization techniques improve the recall rate and accuracy effectively. Key words Subject sentence extraction
Undirected graph
Sentence weight
Automatic text summarization
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无向图构建策略的主题句抽取
葛斌
李芳芳
李阜
肖卫东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
10
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