基于分层最大边缘相关的柬语多文档抽取式摘要方法

摘要：

为了解决传统多文档抽取式摘要方法无法有效利用文档之间的语义信息、摘要结果存在过多冗余内容的问题,提出了一种基于分层最大边缘相关的柬语多文档抽取式摘要方法.首先,将柬语多文档文本输入到训练好的深度学习模型中,抽取得到所有的单文档摘要;然后,依据类似分层瀑布的方式,迭代合并所有的单文档摘要,通过改进的最大边缘相关算法合理地选择摘要句,得到最终的多文档摘要.结果表明,与其他方法相比,通过使用深度学习方法并结合分层最大边缘相关算法共同获得的柬语多文档摘要,R1,R2,R3和RL值分别提高了4.31％,5.33％,6.45％和4.26％.基于分层最大边缘相关的柬语多文档抽取式摘要方法在保证摘要句子多样性和差异性的同时,有效提高了柬语多文档摘要的质量.

关键词：自然语言处理、柬语、抽取式摘要、深度学习、瀑布法、最大边缘相关

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61562049,61462055

在线出版日期：2020-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：508-517