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题名基于文本多维度特征的自动摘要生成方法
被引量:6
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作者
王青松
张衡
李菲
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机构
辽宁大学信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期110-116,共7页
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基金
国家自然科学基金(61802160)
沈阳市新兴产业发展专项资金计划“辽宁省公共舆情与网络安全大数据系统工程实验室”[2016(294)]。
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文摘
现有长文本自动摘要生成方法存在句子特征单一化和无法全面衡量句子相似特征的问题,导致摘要生成的准确率降低。为此,提出一种基于图集成模型的自动摘要生成方法。在计算得到文本句子词频、语义和句法特征后,利用朴素贝叶斯方法将文本多维度特征的融合问题转化为图集成方式,提高句子间相似计算的准确性,并在此基础上通过TextRank算法生成文本摘要。实验结果表明,相比传统基于序列到序列模型的摘要生成方法和基于句子多维特征的摘要抽取方法,该方法取得了更高的ROUGE指标值,能够有效综合句子的多维特征,提高摘要生成的准确率。
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关键词
句子相似度
图集成模型
文本摘要
朴素贝叶斯
多维度特征
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Keywords
sentence similarity
graph integration model
text summarization
naive Bayes
multidimensional feature
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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