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基于语义的自动文摘系统

作　者: 江军
导　师: 佘莉
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 自动文摘词汇链句子关系图分类聚类
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 56次
引　用: 0次
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内容摘要

当今社会,电子信息数量呈指数级增长。对信息的筛选和浓缩等问题的研究工作显得尤为重要。自动文摘可以大幅度降低人工文摘的成本,缩短文章加工和处理时间,为用户迅速、准确和廉价的获取信息提供方便。?本文提出了一种基于语义特征的自动摘要方法,方法最初通过对训练集文本进行人工摘要和句子特征标注,训练得到Na?ve‐Bayes分类器。进入摘要阶段后,首先对待处理文本进行句子特征抽取;然后利用Na?ve‐Bayes分类器对句子分类并得到文摘候选句;最后对候选句进行冗余消除,得到最终文摘。?在句子特征抽取方面,方法提出了基于语义的句子特征,包括词汇链和句子关系图特征。词汇链提供了文章词汇衔接结构的表示方法,是一种词汇间语义关系引起的凝聚力,是由围绕文中某主题的许多相关词组成的集合体。方法通过识别文本词汇链,并计算各词汇链权值,最后将该权值作为相应句子的特征权值。句子关系图反应了文章句子间的关联关系。方法通过构建文本的句子关系图,并计算句子在关系图中的复杂网络参数作为该句子的特征。?在摘要句冗余消除方面,方法对文摘候选句进行聚类,并筛选掉多余的候选句以控制摘要的冗余。为了提高聚类的效率,方法将分类的思想引入到聚类过程中,提出了一种基于粗分类的聚类算法。?文章对基于语义的自动摘要进行了研究,并在句子特征抽取和冗余消除方面提出了改进的算法,实验和示例结果显示新的算法具有较好的实用效果。文章的最后给出了本摘要系统的总体设计和主要模块的实现。?

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