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融合选择性注意衰减模型的信息简报自动生成方法研究——以Unesco科技报告为例

2023-01-17分类号:TP391.1

【作者】宋培彦  田文波  冯超慧  吴柯莹  
【部门】天津师范大学管理学院  吉林大学商学与管理学院  
【摘要】[目的/意义]简报是重要的情报产品,摘要和关键词汇集是简报的核心组成部分,从用户认知角度研究简报生成机制、形成认知与计算的有机结合,有助于更好地满足用户对专业知识的需求、提高情报供给服务能力。[方法/过程]以认知科学中的“选择性注意衰减”理论模型为基础,将信息简报的生成作为人类信息加工的模拟过程,首先,以选择性注意中的“衰减器”模型为理论支撑,从摘要、关键词、简报三个层级进行一体化设计;其次,采用KeyBERT和Transformer算法,对联合国教科文组织Unesco科技报告进行关键词抽取和摘要生成,形成具有一定实用价值的简报生成技术;最后,采用信息熵和ROUGE值对生成结果进行评价。[结果/结论]实验结果通过信息熵、ROUGE-2、ROUGE-L等值进行对比评价,信息熵值均在6~8之间,ROUGE值满足了摘要可用性水平,表明选择性注意衰减模型不仅能够提高摘要效果,覆盖文本的核心信息,同时该方法自动生成摘要结果较为符合人的认知习惯,有助于形成可计算、可解释的信息简报生成与知识服务模式。
【关键词】选择性注意  自动摘要  科技报告  信息简报  知识组织
【基金】全国科技名词委2020年科研项目“国际组织术语库集成方法研究”的成果,项目编号:YB20200011
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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