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文檔簡介
1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,人們花費(fèi)在搜索上的時(shí)間越來越多。面對(duì)著成千上萬同一主題下的網(wǎng)頁,它們大部分都包含著相同的信息,然而又包含著少量不同的信息。因此,人們迫切地需要能提供更有力的信息濃縮和篩選的加工工具。多文檔自動(dòng)文摘可以將多篇同一主題下的文章進(jìn)行匯總和壓縮,提供給人們?nèi)?、簡潔的信息?br> 實(shí)驗(yàn)室前課題組設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于語義的單文檔自動(dòng)文摘系統(tǒng)。但是單文檔自動(dòng)文摘已經(jīng)難以滿足人們對(duì)獲取大量準(zhǔn)確信息的迫切需要。因此,本文設(shè)計(jì)并
2、實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多文檔自動(dòng)文摘系統(tǒng),主要有以下幾方面的成果:
1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于篇章修辭結(jié)構(gòu)的多文檔自動(dòng)文摘系統(tǒng),系統(tǒng)地描述了不同層面上文本單元之間的相互關(guān)系,并且提出了多文檔的修辭結(jié)構(gòu)框架。同時(shí),本文將句子中特征詞的權(quán)重、句子的句型、句子的位置等句子的多特征信息與多文檔修辭結(jié)構(gòu)相結(jié)合,從而共同來衡量句子的重要性。
2.本文采用了一種混合聚類算法HCA,對(duì)多文檔進(jìn)行主題的劃分。以段落為基本單位,混合聚類算法HCA是將
3、K-Means算法與層次聚類算法相結(jié)合,從而有效地解決了多文檔主題數(shù)目不能確定的難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,混合聚類算法比單一的聚類算法對(duì)主題劃分的準(zhǔn)確度更高。
3.由于多文檔自動(dòng)文摘是從同一話題下的多篇文章中抽取句子,因此,會(huì)有語句不連貫和信息冗余等缺點(diǎn)。為保證文摘準(zhǔn)確并且有較好的可讀性,本文對(duì)已經(jīng)抽取的文摘句進(jìn)行了冗余處理和句子壓縮,生成更易閱讀的文摘。
基于上述的工作,最后我們開發(fā)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多文檔自動(dòng)文摘實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。從
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