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基于主题聚类的动向情报自动摘要研究
被引量:
1
1
作者
姚奕
杨帆
+1 位作者
杜晓明
袁清波
《国防科技》
2022年第3期76-83,共8页
信息时代的情报收集突破了传统情报收集方法的限制,广泛的来源导致其数据量超过了人工处理的极限。针对动向情报这类专业性强的多主题长文本,本文提出了一种基于主题聚类的自动摘要方法,即利用知识图谱蕴含的知识和语义关联关系来增强...
信息时代的情报收集突破了传统情报收集方法的限制,广泛的来源导致其数据量超过了人工处理的极限。针对动向情报这类专业性强的多主题长文本,本文提出了一种基于主题聚类的自动摘要方法,即利用知识图谱蕴含的知识和语义关联关系来增强句向量包含的语义信息并进行聚类,再基于主题特征对聚类结果进行优化,最后计算每个主题中句子之间的相似度,并选取每个主题中最具代表性的句子组成摘要。这项工作具有两大显著优势,一是聚类效果更好;二是在不降低准确率的前提下,运行速度更快。
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关键词
动向情报
文本摘要
知识图谱
预训练模型
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职称材料
题名
基于主题聚类的动向情报自动摘要研究
被引量:
1
1
作者
姚奕
杨帆
杜晓明
袁清波
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《国防科技》
2022年第3期76-83,共8页
基金
军队科研基金(JY2019C078)。
文摘
信息时代的情报收集突破了传统情报收集方法的限制,广泛的来源导致其数据量超过了人工处理的极限。针对动向情报这类专业性强的多主题长文本,本文提出了一种基于主题聚类的自动摘要方法,即利用知识图谱蕴含的知识和语义关联关系来增强句向量包含的语义信息并进行聚类,再基于主题特征对聚类结果进行优化,最后计算每个主题中句子之间的相似度,并选取每个主题中最具代表性的句子组成摘要。这项工作具有两大显著优势,一是聚类效果更好;二是在不降低准确率的前提下,运行速度更快。
关键词
动向情报
文本摘要
知识图谱
预训练模型
Keywords
current intelligence
text summarization
knowledge graph
pre-trained model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于主题聚类的动向情报自动摘要研究
姚奕
杨帆
杜晓明
袁清波
《国防科技》
2022
1
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