基于主题特征的问答文本摘要自动生成研究

摘要：

[目的/意义]为帮助用户在拥有海量文本信息的问答社区高效率、 高质量定位到符合自身需求的信息.[方法/过程]本文提出基于主题特征的问答文本摘要生成模型,该模型融合Word2Vec和SLDA算法多层次表达问答文本语义特征,而后基于图排序的思想,结合MRR冗余控制算法与文本句特征标签,调整句子权重,高效筛选出贴合问题标签的摘要内容.[结果/结论]本文对知乎问答社区多个问题下的问答文本数据进行验证,结果证明该模型具有较高的可行性和有效性.但本文选取了500份回答文本数据进行实证,未来可进一步扩大数据量开展更为充分的验证.

关键词：摘要自动生成、知乎、问答社区、监督主题模型、图排序、Word2Vec

所属期刊栏目：43

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：国家社会科学基金;华中师范大学基本科研业务费人文社科类交叉科学研究项目;华中师范大学研究生教育创新资助项目

在线出版日期：2023-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：114-124,177