10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.011
基于CR-PageRank算法的个人事件自动摘要研究
文本自动摘要是获取微博重要信息的一种手段,但微博的短文本、高冗余、高噪声等特征对于自动摘要造成较大的影响。为此,提出一种基于个人微博内容与相关性的事件摘要提取算法 CR-PageRank。将微博事件集构建成事件图,结合微博内容质量,利用 CR-PageRank算法计算出微博的总权重,选取有代表性的微博生成初始摘要进行可读性加工,使摘要更具可读性。实验结果表明,该算法相对于TextRank算法和LexRank算法,准确率和召回率明显提高,而且生成的摘要内容简洁,信息全面,阅读性好。
CR-PageRank算法、内容质量、个人事件、事件摘要、人工评测
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61163025;内蒙古自然科学基金2015MS0621。
2016-12-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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