基于事件要素的自动文摘抽取

对传统自动文摘技术中容易产生的信息冗余和内容覆盖不全面问题,而目前主流的技术主要是面向词语的自动文摘。论文针对事件知识粒度下的事件要素在该问题上的有效性进行研究。首先通过标注好的CEC语料库来获取事件要素,然后构建事件要素无向图,其次再对无向图节点和无向边进行权值计算,最后得到简练的文摘句,进而按照原文本顺序输出文摘。实验主要在CEC语料库上进行,较其它方法而言,召回率和准确率取得了较好的效果,平均F值可达0.62,能更好地概括文本内容。