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基于TextRank的自动摘要优化算法 被引量:17
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作者 李娜娜 刘培玉 +1 位作者 刘文锋 刘伟童 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1045-1050,共6页
在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息。针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息... 在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息。针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合,如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子来生成文本的摘要候选句群。对得到的摘要候选句群作冗余处理,以除去候选句群中相似度较高的句子,得到最终的文本摘要。最后通过实验验证,该算法能够提高生成摘要的准确性,表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 摘要提取 TextRank 结构信息 候选摘要句群 冗余处理
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