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10.3969/j.issn.1000-3428.2018.06.030

基于Topic Signature的动态文摘更新方法

引用
目前针对动态文摘的研究关注对象主要是多文档集合,其中内容随时间而更新演化,但动态文摘中存在高冗余、新颖信息丢失等问题,会影响文摘提取质量.为此,研究Topic Signature模型,并在其基础上提出一种新的整数规划动态文摘更新方法.根据句间相似度对每条语句的主题代表性和信息多样性进行评分,利用TopicSignature模型评估语句的新颖性,以提取事件中的更新演进信息.在此基础上,依据摘要生成策略,缩小解的可行域,以保证在短时间内生成高质量的文摘.实验结果表明,该方法无需进行模型训练和语言匹配,能够有效降低时间复杂度,提高文摘提取效率.

动态文摘、Topic Signature模型、密度峰值、整数规划模型、自然语言处理

44

TP391.1(计算技术、计算机技术)

国家部委基金

2018-11-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

169-175

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计算机工程

1000-3428

31-1289/TP

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2018,44(6)

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