基于潛在語義分析的文本摘要技術研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)Web2.0時代的到來，使得網(wǎng)上的信息呈爆炸式增長，豐富的資源給人們的生活帶來了極大的便利，但同時也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使我們可以隨時隨地獲取所需信息，而移動設備由于自身的技術限制，狹小的屏幕無法顯示盡量多的內(nèi)容。因此，面向用戶的自動文本將是當前互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個不可或缺的服務。
　　潛在語義分析是一種代數(shù)模型，它借助矩陣的奇異值分解，把原始文本空間中的詞匯和句子投影在代表潛概念的維度上，從而能夠揭示文章的內(nèi)容，

2、捕捉到隱藏在詞匯背后的語義。本文研究了利用潛在語義分析技術，主要工作如下:
　　(1)我們首先給出了一個基于語義模型的文本算法框架，在總結(jié)了傳統(tǒng)的、當前成熟的詞項權重計算方法的基礎上，提出了鄰居權重的概念，定義了新的權重計算公式。實驗證明新的權重模型能夠更好的揭示潛在語義空間。
　　(2)在LSA所得到的潛在語義空間中，主題和句子的重要程度完全依賴于奇異值分解得到的對應奇異值的大小，我們不僅考慮了潛概念與句子的對應關系，更結(jié)