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题名基于改进的TextRank的自动摘要提取方法
被引量:41
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作者
余珊珊
苏锦钿
李鹏飞
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机构
广东药科大学医药信息工程学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期240-247,共8页
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基金
广东省自然科学基金(2015A030310318)
广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065)
国家自然科学基金资助项目(61103038)资助
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文摘
经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。
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关键词
中文文本
自动摘要提取
TextRank
篇章结构
无监督学习方法
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Keywords
chinese texts, automatic summarization extraction, TextRank, Article discourse, Unsupervised learning methods
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于基本要素方法的中文自动文本摘要模型
被引量:2
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作者
程倩倩
田大钢
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2010年第2期74-78,共5页
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基金
上海市重点学科项目(第三期)"管理科学与工程"(项目编号:S30504)
国家科技支撑项目"温室栽培管理专家系统推理方法研究"(项目编号:2008BADA6B01)的研究成果之一
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文摘
提出一种基于基本要素方法的中文自动文本摘要模型(BESM)。该模型主要借鉴基本要素的思想进行建立,和单纯的基于词的自动文摘模型相比,它将语义信息作为评估句子重要程度的一部分,实现基本要素中提出的将语义信息和统计方法的结合。通过与普通方法的实例对比,突出基本要素方法的优越性和BESM模型的可行性。
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关键词
基本要素方法
besm
中文自动文本摘要
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Keywords
be method besm automatic chinese summarization
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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