自动文本摘要技术综述
自动文本摘要技术综述_胡侠
自动文本摘要 技术 从 20 世纪 50 年代 开始 兴起 , 最初是以统计学为支撑 , 依靠文章中的词频 、位置等信 息为文章生成摘要 , 主 要适用 于格 式较为 规范的 技术 文档 。从 90 年代开始 , 随着机器学习技术在自然语言 处理中的应用 , 自动文 本摘要 技术 中开始 融入人 工智 能的元素 。针对新闻 、学术论文等主题明确 、结构清晰 的文档 , 一些自 动摘 要技 术 [ 1 -2] 使 用贝 叶斯 方法 和隐 马尔可夫模型抽取文档中的重要句子组成摘要 。到了 21世纪 , 自 动 文本 摘 要 技术 开 始 广 泛应 用 于 网页 文 档 。针对网页文档结构较为松散 、主题较多的特点 , 网 页文档摘要领域出 现了一些 较新 的自动 摘要技 术 , 比
收稿日期 :2010 -04 -02 修回日期 :2010 -06 -11 作者简介 :胡 侠 (1974 -), 女 , 硕士 , 助理研究员 , 研究方向为情报理论 、方法及应用 ;林 晔 (1962 -), 男 , 研究员 , 研究方向为 情报理论 、方 法及应用 ;王 灿 (1974 -), 男 , 博士 , 工程师 , 研究方向为数据挖掘 ;林 立 (1985 -), 男 , 硕士 , 研究方向为信息检索 、网络系统研发 。
算文章中段落首末 句出现主 题句 的概率 , 选取得 分最
高的 若 干句 子 生 成 摘 要 [ 5] 。 Edmundson利 用 线 索 词
(cuewords)、标题词 、句子位置以及关键词频等 3个因
素 , 计算每个句子的权重 , 得分最高的几个句子作为摘
要 [ 6] 。
到了 20 世纪 90 年代 , 随着机 器学 习在 自然 语言
基于词共现图的文档自动摘要算法 [ 16 ] , 通过词共现图
近文本自动摘要研究综述
4、在处理大规模数据集时，基于LSTM的自动文本摘要技术可能需要较长的 训练时间，因此优化模型的训练效率和性能仍然是一个需要的问题。
四、结论与展望
本次演示通过对基于LSTM的自动文本摘要技术的研究，分析了该技术的现状、 优缺点和发展趋势。尽管已经取得了一定的成果，但仍然存在许多挑战和问题需 要进一步研究和解决。
2、引入注意力机制和上下文信息等方法在很大程度上提高了摘要的质量。 这些方法可以帮助模型更好地理解输入文本，从而在生成摘要时保留更多的重要 信息。
3、预训练语言模型（如BERT）的引入为自动文本摘要提供了更好的解决方 案。通过预训练，模型能够学习到丰富的语义信息，更好地处理自然语言处理的 复杂性，从而提高摘要的准确性和可读性。
4、跨领域应用：将自动文本摘要技术应用于更多领域，如生物医学、法律 等，以拓展其应用范围并提高实用性。
5、多语言支持：加强对多语言自动文本摘要的研究，以支持全球范围内的 语言需求，提高模型的普适性。
参考内容二
随着互联网信息的爆炸式增长，人们对于快速、有效地获取和筛选信息的需 求不断增加。自动文本摘要技术应运而生，它能够自动地对大量文本进行分析、 概括和分类，从而帮助用户快速了解文本的主要内容。本次演示将对自动文本摘 要技术进行综述，包括其研究背景、目的、方法及其应用。
然而，当前的自动文本摘要技术仍存在一些不足。首先，信息抽取和文本理 解的准确性有待进一步提高。其次，现有的方法主要文本的表面信息，而忽略了 语义和上下文信息，这可能导致生成的摘要不准确、不完整。此外，目前的自动 文本摘要技术还不能很好地处理有歧义的词汇和复杂的语言结构。
未来的研究方向和挑战包括：
3、基于深度学习的方法：这类方法通过使用深度神经网络对文本数据进行 特征提取和表示学习，从而实现对文本的自动摘要。其中，最具代表性的方法是 基于循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）的方法。这些方法能够有效 地捕捉文本中的长程依赖关系和上下文信息，且能够自适应地处理不同领域的文 本数据。然而，对于长文本的摘要效果仍存在一定的局限性。
Word的自动摘要功能提取文档关键内容
Word的自动摘要功能提取文档关键内容自动摘要是Microsoft Word软件中一个非常实用的功能，它能够根据文档的内容自动提取出关键信息，帮助用户快速浏览和了解文档核心内容。
本文将详细介绍Word的自动摘要功能以及其在提取文档关键内容方面的应用。
一、什么是自动摘要功能自动摘要是Word软件中的一项文本处理功能，通过分析文档的内容，自动提取出具有代表性和重要性的句子或段落，形成一个简洁准确的摘要。
自动摘要的目的是帮助用户快速了解文档的核心内容，节省阅读时间，提高工作效率。
二、如何使用自动摘要功能使用Word的自动摘要功能非常简单。
只需按照以下步骤进行操作：1. 打开Word文档，并选中需要提取摘要的内容。
2. 在工具栏中选择“摘要工具”选项卡，并点击“自动摘要”按钮。
3. 弹出的“自动摘要”对话框中，选择合适的选项，如摘要长度、字体样式等。
4. 点击“确定”按钮，Word将自动提取出文档的关键内容，并生成摘要。
三、自动摘要功能的应用场景1. 浏览大量文档：对于那些需要浏览大量文档的用户来说，自动摘要功能能够帮助他们快速了解文档的核心信息，提高阅读效率。
2. 学术研究：科研人员在进行文献综述时，需要阅读大量的论文和文献资料。
使用自动摘要功能可以帮助他们快速了解文献的主要观点和研究结果，便于筛选和归纳相关信息。
3. 商务报告：在编写商务报告时，时常需要从大量的文档中提取出关键信息，用于撰写报告内容。
使用自动摘要功能可以帮助作者快速找到并提取出重要的观点和数据。
四、自动摘要功能的优势和局限性1. 优势：自动摘要功能能够帮助用户快速浏览文档，节省阅读时间。
它能够准确地提取出文档的关键信息，帮助用户抓住核心内容，提高工作效率。
2. 局限性：自动摘要功能在提取文档关键内容方面虽然有一定的准确性，但仍然存在一些局限性。
对于一些复杂的信息内容，自动摘要可能无法完全捕捉到所有重要细节。
此外，由于自动摘要是根据算法分析文档内容得出的，对于语义和上下文理解方面的复杂问题，其准确度还有待提高。
生成式自动文摘的深度学习方法综述
生成式自动文摘的深度学习方法综述
近年来，生成式自动文摘（abstractive summarization）已经成为深度学习研究当中的一个亮点。
生成式自动文摘是一种采用机器学习和自然语言处理技术简化原文的技术，能够从原文内容中提取出重要的信息，提供一个突出的短文摘要报告。
它可以帮助用户节省大量时间，更容易地浏览文章中的概要而无需阅读全文。
研究表明，生成式自动文摘技术是基于深度神经网络模型的。
它通过预先训练并使用序列到序列模型来完成摘要任务。
传统的神经网络模型使用单一的模型，学习文本中的特征，以生成文摘。
而深度神经网络模型使用多个模型，可以更好地提取文本的特征并生成更加准确的文摘。
更进一步的研究表明，使用自注意力机制（self-attention mechanisms）能够更好地识别文本特征并产生更加自然和准确的概要报告。
自注意力机制使用机器学习技术，通过按照特定权重分配关注力，能够更强大地理解文本。
同时，还有一些研究表明，通过添加额外的特征及其将对文摘性能的改善，这是通过在模型中加入非神经网络的特征实现的。
总之，生成式自动文摘技术目前是一种方便快捷的技术，能够节省大量的时间。
深度学习技术使用多重模型结合自注意力机制，能够以自然语言处理技术提供准确的摘要。
此外，将特征添加到模型当中也可以改善文摘性能。
多文档自动文摘综述
中 文 信 息 学 报第19卷第6期 JOURNA L OF CHINESE INFOR MATION PR OCESSING V ol119N o16[综述]文章编号:1003-0077(2005)06-0013-08多文档自动文摘综述Ξ秦 兵,刘 挺,李 生(哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室,黑龙江哈尔滨 150001)摘要:多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术。
随着互联网上信息的日益丰富,多文档文摘技术成为新的研究热点。
本文介绍了多文档文摘的产生和应用背景,阐述了多文档文摘和其他自然语言处理技术的关系,对多文档文摘国内外研究现状进行了分析,在此基础上汇总提出了多文档文摘研究的基本路线及关键技术,并总结了多文档文摘的未来及发展趋势。
关键词:人工智能;自然语言处理;多文档文摘;自然语言处理;文本压缩中图分类号:TP391 文献标识码:ASurvey of Multi2document SummarizationQI N Bing,LI U T ing,LI Sheng(In formation Retrieval Laboratory,School of C om puter Science and T echnology,Harbin Institute of T echnology,Harbin,Heilongjiang150001,China)Abstract:multi2document summarization is a technology of natural languages processing,which extract im portant in forma2 tion from multiple texts about same topic according to ratio of com pression.Multi2document summarization becomes new re2 search spot with increasing of in formation in internet.In this paper,the background of multi2document summarization is in2 troduced,the relationship with other technologies of natural language processing and the state of arts is analyzed,the key technologies and the methods of research of multi2document summarization are proposed.Finally,the feature of multi2docu2 ment summarization is forecasted.K ey w ords:artificial intelligence;natural language processing;multi2document summarization;nature languages process2 ing;com press of texts1 引言互联网的普及使人们的生活方式发生了巨大的变化,在网络带给人们大量信息的同时,人们的需求也随着网络信息的急剧增长不断地发生着变化,从而促进了许多新技术诞生和发展。
文本摘要常用数据集和方法研究综述
第33卷第5期2019年5月Vol.33,No.5May,2019中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2019)05-0001-16文本摘要常用数据集和方法研究综述侯圣峦张书涵费超群(1.中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室，北京100190；2.中国科学院大学，北京100049)摘要：文本摘要成为人们从互联网上海量文本信息中便捷获取知识的重要手段。
现有方法都是在特定数据集上进行训练和效果评价，包括一些公用数据集和作者自建数据集。
已有综述文献对现有方法进行全面细致的总结，但大多都是对方法进行总结，而缺少对数据集的详细描述。
该文从调研数据集的角度出发•对文本摘要常用数据集及在该数据集上的经典和最新方法进行综述。
对公用数据集的综述包括数据来源、语言及获取方式等•对自建数据集的总结包括数据规模、获取和标注方式等。
对于每一种公用数据集•给出了文本摘要问题的形式化定义。
同时•对经典和最新方法在特定数据集上的实验效果进行了分析。
最后•总结了已有常用数据集和方法的现状，并指出存在的一些问题。
关键词：文本摘要；自然语言处理；机器学习；人工智能中图分类号：TP391文献标识码：AA Survey to Text Summarization：Popular Datasets and MethodsHOU Shengluan1'2・ZHANG Shuhan1'2,FEI Chaoqun1-2(1.Key Laboratory of Intelligent Information Processing*Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190,China；2.University of Chinese Academy of Sciences,Eeijing100049»China)Abstract:Text summarization has become an essential way of knowledge acquisition from mass text documents on the Internet.The existing surveys to text summarization are mostly focused on methods・without reviewing on the experimental datasets.This survey concentrates on evaluation datasets and summarizes the public and private datasets together with corresponding approaches.The public datasets are recorded for the data source,language and the way of access・and the private dataset are recorded with the scale,access and annotalion methods.In addition,the formal definition of text summarization by each public dataset are provided.We analyze the experimental results of classical and latest text summarization methods on one specific dataset.We conclude with the present situation of existing datasets and methods,and some issues concerning them.Keywords:text summarization；natural language processing；machine learning；artificial intelligence()引言文本摘要任务旨在从一篇或多篇相同主题的文本中抽取能够反映主题的精简压缩版本2•可以帮助用户快速形成对特定主题文本内容的全面了解，提高浏览信息和获取知识的效率。
利用自动摘要功能快速生成文档摘要
利用自动摘要功能快速生成文档摘要自动摘要技术是一种基于自然语言处理和机器学习的方法，在处理大规模文本数据时起到了重要的作用。
它能够从文本中抽取出最重要的信息，以便快速生成文档摘要。
本文将介绍自动摘要的原理、应用和优势。
一、自动摘要的原理自动摘要的基本原理是通过对文本进行语言分析和统计学处理，寻找其中的关键词、短语和句子，并根据它们的频率、位置和上下文关系等因素进行权重计算，从而抽取出最有代表性的信息作为摘要。
常用的自动摘要算法包括基于概率模型的TextRank算法和基于深度学习的神经网络模型。
二、自动摘要的应用1. 文献综述：在学术研究中，研究人员需要阅读大量的文献，通过自动摘要可以快速获取到每篇文献的核心内容，减少阅读时间，提高工作效率。
2. 新闻媒体：新闻报道通常都是海量的，使用自动摘要可以快速了解新闻的主题和要点，帮助读者快速获取信息，减少阅读负担。
3. 智能搜索引擎：搜索引擎使用自动摘要技术可以从海量的搜索结果中提取出相关的内容，提供更加准确和高效的搜索体验。
4. 信息抽取：自动摘要可以辅助进行信息抽取，帮助提取出需要的信息，为后续的分析和处理提供便利。
三、自动摘要的优势1. 提高效率：使用自动摘要可以快速从大量文本中提取关键信息，大大提高了阅读和获取信息的效率，节省了时间和人力成本。
2. 提高准确性：自动摘要算法基于统计学和机器学习方法，避免了主观因素的介入，摘要的生成更加客观和准确。
3. 适应多语言：自动摘要技术可以应用于多种语言的文本处理，满足了全球化信息处理的需求。
4. 可扩展性强：自动摘要技术基于计算机算法，可以快速处理大规模的文本数据，适应了当前信息爆炸的趋势。
总结：自动摘要技术在当前的信息化社会中发挥着越来越重要的作用，它不仅提高了信息处理的效率和准确性，还为很多领域的发展带来了新的机遇和挑战。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，相信自动摘要技术会在未来发展得更加成熟和完善。
文献综述自动总结范文
随着人工智能技术的飞速发展，文献综述自动总结作为一种新兴的文本处理技术，引起了学术界的广泛关注。
本文将对文献综述自动总结的相关研究进行综述，分析其研究现状、技术方法及未来发展趋势。
一、研究现状文献综述自动总结的研究起源于自然语言处理领域，旨在通过计算机程序自动提取文献中的关键信息，生成具有概括性的文本。
近年来，随着深度学习技术的兴起，文献综述自动总结的研究取得了显著成果。
1. 领域研究现状（1）文本摘要技术：文本摘要技术是文献综述自动总结的核心，主要包括提取式摘要和生成式摘要。
提取式摘要从原始文本中直接提取关键信息，生成摘要；生成式摘要则通过深度学习模型生成新的摘要文本。
（2）领域自适应技术：针对不同领域的文献，领域自适应技术能够提高文献综述自动总结的准确性和有效性。
该技术通过学习特定领域的知识，使模型能够更好地理解和生成领域内的摘要。
2. 技术研究现状（1）深度学习模型：深度学习模型在文献综述自动总结中取得了较好的效果。
其中，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型在提取式摘要和生成式摘要任务中得到了广泛应用。
（2）预训练语言模型：预训练语言模型（如BERT、GPT等）在文献综述自动总结中具有较好的表现。
这些模型通过在大规模语料库上预训练，能够捕捉到语言中的普遍规律，从而提高摘要质量。
二、技术方法1. 提取式摘要（1）关键句提取：通过分析句子之间的关系，提取关键句作为摘要。
（2）关键词提取：根据关键词的权重，生成摘要。
2. 生成式摘要（1）基于CNN的摘要生成：利用CNN提取文本特征，通过注意力机制关注关键信息，生成摘要。
（2）基于RNN的摘要生成：利用RNN对文本进行编码，通过解码器生成摘要。
3. 领域自适应技术（1）领域词嵌入：通过学习特定领域的词嵌入，提高模型在领域内的表现。
（2）领域自适应训练：利用领域知识对模型进行训练，提高模型在特定领域的性能。
三、未来发展趋势1. 深度学习模型在文献综述自动总结中的应用将更加广泛，如结合多模态信息、强化学习等。
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摇 第 8 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡摇 侠,等:自动文本摘要技术综述
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分最高的几个句子组成文章的摘要。 有趣的是,后来
的评估表明[4] ,这个看似最简单的方法,准确率却比后
来不少复杂的方法要高。
Baxendale 等人通过从句子位置特征入手,通过计
基于词共现图的文档自动摘要算法[1 6 ] ,通过词共现图
形成的主题信息以及不同主题间的连接特征信息自动
地提取文档摘要。
摇 2. 2摇 多文档自动摘要技术摇 多文档自动摘要的目
的是为包含多份文档的文档集合生成一份能概括这些
文档主要内容的摘要。 相对单文档自动摘要,多文档
自动摘要除了要剔除多份文档中的冗余内容外,还要
模型的系统 DimSim[7] ,在这个系统中他们采用了更多
的文章特征来计算句子的摘要概率,如词组频率( item
frequency) 以及倒文档频率( inverse document frequen鄄
cy) 等。 他们在该系统中使用了词组别名的匹配方法,
例如把 IBM 与 International Business Machines 等 同 起
2. 1. 1摇 基于特征的方法。 文档摘要中常用的文 章特征包括词频、特定段落( 如首末段)、段落的特定 句子( 如首末句) 等。 Luhn 在 1958 年发表的论文[3] 指 出,频繁出现的单词与文章主题有比较大的关联,因此 可以根据各单词出现的频率给文中的句子打分,以得
收稿日期:2010-04-02摇 摇 摇 摇 修回日期:2010-06-11 作者简介: 胡摇 侠(1974-) ,女,硕士,助理研究员,研究方向为情报理论、方法及应用;林摇 晔(1962-) ,男,研究员,研究方向为情报理论、方法 及应用;王摇 灿(1974-) ,男,博士,工程师,研究方向为数据挖掘 ; 林摇 立(1985-) ,男,硕士,研究方向为信息检索、网络系统研发。
处理领域应用的兴起,自动摘要技术中也逐渐开始出
现一些基于机器学习的方法。 在 Edmundson 的研究基
础上[6] , Kupiec 在 1995 年提出一种新的方法[1] ,通过
朴素贝叶斯分类模型去判定文章里的每个句子是否应
该抽取为摘要。 在 Kupiec 的方法中,假设 s 是某一句
子,S 是组成摘要的句子集合, F1 ,. . . ,Fk 为文章的 k 个特征,假设这 k 个特征相互独立,则有以下公式:
( Log-Linear Models) 的摘要方法中[10] ,他们注意到了
各种特征间的关联性,并通过实验证明了这种模型比
朴素贝叶斯模型的提取效果要好。 该模型可以用下面
的公式表示:
P( l | s) = 移 exp( i 姿i fi( l,s) )
(2)
移 移 exp( i
i姿i fi( l,s) )
如基于图排序的摘要方法等。 我们可以根据自动文本摘要技术本身的特点对其
进行分类。 根据摘要的主题聚焦性,自动文本摘要又 可分为普适摘要和查询相关的摘要。 其中,普适摘要 会尽量覆盖文章中的所有主题并将冗余最小化;而查 询相关的摘要则是抽取文章中和查询词紧密相关的内 容。 所产生的摘要从形式上可以分为文摘( extract) 和 摘要( abstract) ,文摘通过抽取原文中的重要句子所组 成,而摘要 则 对 相 关 语 义 信 息 用 新 的 句 子 进 行 描 述。 目前,大多数的摘要方法都是基于文摘的方法。
子位置、句内词数以及句内词语与文章词语的相似度
等。
2. 1. 2摇 基于词汇链的方法。 基于词汇链的方法
主要通过对文章内容进行自然语言分析生成摘要。 这
类方法中,有 代 表 性 的 方 法 是 Miller 在 1995 年 提 出
的[11] 。 该方法通过分析生成词汇链( lexical chain) 来
NewsBlasterhttp: / / newsblaster. cs. columbia. edu / 等。
该领域一个较早的工作来自于哥伦比亚大学的自然语
言处理小 组, 他 们 在 1995 年 开 发 出 SUMMONS 系 统
( SUMMarizing Online NewS) ,并在新闻领域的多文档
摘要取得不错效果[ 17 ] 。 有些多文档摘要方法通过聚
类( clustering) 方法来识别文档集合中的共同主题,并
根据摘要所覆盖的文档数量,自动文本摘要可以 分为单文档摘要与多文档摘要。 单文档摘要技术为单 个文档生成摘要,而多文档摘要技术则为多个主题类 似的文档产生摘要。 本文将在接下来的篇幅中对单文 档摘要技术、多文档摘要技术以及新兴的网页摘要技 术做一个概述性的介绍。 摇 2. 1摇 单文档自动摘要技术摇 单文档自动摘要技术 针对单个文档,对其中的内容进行抽取,并针对用户或 者应用需求,将文中最重要的内容以压缩的形式呈现 给用户。 常见的单文档摘要技术包括基于特征的方 法、基于词汇链的方法和基于图排序的方法。
其中 l 是标签(在该模型里存在两种标签:该句子
被抽取为摘要或不被抽取为摘要),s 是要标注的某个
项,为对应特征的权重。
Conroy 与 O'leary 在 2001 年提出一种使用隐马尔
可夫模型( hidden Markov model) 的摘要方法[2] 。 该方
法也使用了一些文章的特征来确定句子的分值,如句
算文章中段落首末句出现主题句的概率,选取得分最
高的若 干 句 子 生 成 摘 要[5] 。 Edmundson 利 用 线 索 词
( cue words) 、标题词、句子位置以及关键词频等 3 个因
素,计算每个句子的权重,得分最高的几个句子作为摘
要[6 ] 。
到了 20 世纪 90 年代,随着机器学习在自然语言
2摇 研究现状
自动文本摘要技术从 20 世纪 50 年代开始兴起, 最初是以统计学为支撑,依靠文章中的词频、位置等信 息为文章生成摘要,主要适用于格式较为规范的技术 文档。 从 90 年代开始,随着机器学习技术在自然语言 处理中的应用,自动文本摘要技术中开始融入人工智 能的元素。 针对新闻、学术论文等主题明确、结构清晰 的文档,一些自动摘要技术[1-2] 使用贝叶斯方法和隐 马尔可夫模型抽取文档中的重要句子组成摘要。 到了 21 世纪,自动文本摘 要 技 术 开 始 广 泛 应 用 于 网 页 文 档。 针对网页文档结构较为松散、主题较多的特点,网 页文档摘要领域出现了一些较新的自动摘要技术,比
系作为边,最后通过图排序的算法( 如 PageRank、mani鄄
fold ranking 等) 得出各顶点的得分,并在此基础上生
成文本摘要。
在以句图结构表示文档的基础上,Mihalcea 等人
使用了 PageRank 算法来提取出关键的句子生成文档
摘要[15] 。 在该 方 法 中, 他 们 把 每 个 句 子 作 为 图 的 顶
胡摇 侠摇 林摇 晔摇 摇 摇 摇 王摇 灿摇 林摇 立
( 杭州市科学技术信息研究院摇 杭州 摇 310001) 摇 ( 浙江大学 计算机科学与技术学院摇 杭州摇 310027)
摘摇 要摇 随着互联网上信息爆炸式的增长,如何在互联网上有效地获取所需信息成为当前情报科学领域一个迫切 需要解决的问题。 为了更好地浏览和吸收互联网上的海量信息,自动文本摘要技术对文档进行压缩,压缩后的表示 能够覆盖原文的所有主题且不重复。 文章对目前单文档摘要和多文档摘要领域的一些最相关技术和方法做一个较 为全面的综述性介绍,对该领域当前的一些最新发展趋势,如基于图排序的摘要方法也进行了简要的探讨。 关键词 摇 自动摘要摇 文档抽取摇 机器学习 中图分类号摇 TP391摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码 摇 A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号摇 1002-1965(2010)08-0144-04
做摘要提取,主要分为 3 个步骤:a. 选择候选词的集
合;b. 根据与词汇链里成员的相关程度,为每个候选词
选择词汇链;c. 如果发现候选词与某词汇链相关度高,
则把候选词加入词汇链内。
最后该方法根据长度与一致性给每个链打分,并
使用一些启发式ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法挑选部分词汇链生成摘要。 在此
基础上,Ono 等人在 1994 年提出了结合修辞结构的应
1摇 背摇 景
随着 Internet 的飞速发展,人们越来越多地依赖于 万维网来获取所需要的信息。 如何更加有效地浏览和 查阅万维网上的海量信息成了当前情报科学领域的研 究热点。 自动文本摘要技术对文档信息进行压缩表 示,更好地帮助用户浏览和吸收万维网上的海量信息。 在万维网用户普遍面临信息过载问题的今天,自动文 本摘要技术无疑能够有效地降低用户的信息负载,帮 我们更好地从万维网获取各类科技情报信息。 近年 来,自动文本摘要技术在科技情报领域的应用不断扩 展,有效提高了科技工作者浏览和处理信息的效率,是 当前信息检索领域的研究热点之一。
能够识别不同文档中的独特内容,使得生成的摘要能
够尽量的简洁完整。
多文档自动摘要的研究从 20 世纪 90 年代开始兴
起,尽管目前还没有非常满意的解决方案,但不少人员
组织一直在做各种尝试,如 Google 公司的 Google News
http: / / news. google. com, 哥 伦 比 亚 大 学 的 Columbia
点,句子间的相似度作为顶点间的边。 句子间的相似
度由句子内容的重叠程度决定,通过两个句子间的共
同单词数量计算而得。 为了避免长句子分数过高的情
况,他们把得出的数值与句子长度相除。 只有在两个
句子间的相似度大于零时,它们对应的顶点才会有边
相连。 文章对应图的生成有 3 种建模方法:无向加权
图;有向加权图,边的方向顺着文章句子顺序,边的权