基于文档语义图的中文多文档摘要生成机制

从文档集合的语义结构理解文档集合可以提高多文档摘要的质量。本文通过抽取中文多文档摘要文档集中的主-述-宾三元组结构构建文档语义图,再对语义图中的节点利用编辑距离进行语义聚类,并应用Page-Rank排序算法对语义图进行权重计算后,选取包含权重较高的节点及链接关系的三元组生成文档集合的多文档摘要。在摘要的评测阶段,将基于句子抽取的多文档摘要结果和基于文档语义图生成的多文档摘要分别与由评测员人工生成的摘要进行ROUGE相关度评测,并对利用编辑距离对语义图进行语义聚类前后的结果进行了比较。实验结果表明,基于文档语义图生成的多文档摘要与人工生成的摘要结果重叠度更高,而利用编辑距离对语义图进行聚类则进一步改进了摘要的质量。

基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法

针对现有大多数面向查询的多文档抽取式摘要方法通常是将句子的内容显著性及查询相关性分开计算的,且对向量表示的建模不充分的问题,提出一种基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法.首先,通过训练层级BiGRU+Attention神经网络模型,获得具有丰富上下文语义信息的句子、文档向量表示;并在此过程中通过双线性变换注意力机制,使得文档向量表示不仅具有反映文档深层主旨信息的基本特性,还融入句子与用户查询的相关性信息,然后利用句向量与其进行相似度计算获得相应的句子重要性得分;其次,由句子重要性得分、句子中包含的关键词特征、句子的长度特征以及句子的时序权重系数加权组合得到最终的句子综合特征权重得分;最后,利用MMR算法来选择摘要句.实验结果表明,与其他方法相比本文提出的方法能在一定程度上提高面向查询的多文档抽取式摘要的质量,具有一定的有效性及优越性.