多主题文本摘要抽取的研究与实现

研究自动摘要技术,结合统计与文本关系图并基于复杂网络中的社区划分算法,提出一种多主题文本摘要抽取方法。抽取文本中权重较高的句子,通过句子的相似度计算建立文本关系图,利用社区划分算法解决子主题划分的问题。实验结果表明,该方法对多主题文本摘要的抽取质量较好,能抽取出较多的子主题。

基于事件的多主题文本自动文摘方法

通过对自动文摘技术的研究,针对叙事类文本,以事件作为基本语义单元,提出一种基于事件的多主题文本自动文摘方法。利用事件和事件间的关系构建事件网络文本表示模型,使用社区划分算法解决子事件主题划分问题。实验结果表明,该方法提取出的摘要准确率、召回率及F值较高,能更好地概括文本的内容。

多主题文本确立主导主题的原则

在多主题文本中发挥教师的优势利用和指导职能,能改变语文教学中教师盲目个性化解读文本等现象。多主题文本确定主导主题的三大原则:尊重"第一文本",包括写作背景、作家生平、作品整体;尊重学生理解水平;尊重现实意义。