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[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
刘楚达 孙海涛
为开发出实现容易、成本低、实用性强的计算机中文自动文摘系统 ,经过研究 ,设计了一个基于统计的中文自动文摘系统模型 ,提出了一种新的特征词加权函数和一种新的句子重要性加权函数 ,该系统能对任意领域、任意体裁、任意长度的文章以任意比例提取文摘 .
[期刊] 情报学报
[作者]
杨建林
本文提出了一种使用自动聚类思想的自动文摘方法 ,这种方法是进行自动文摘研究的一种新的有益的尝试。该方法首先利用词频统计方法得到文献的关键词向量、每个段落的关键词向量 ,然后利用自动聚类的方法将文献分为若干个段落类 ,从中选出与文献主题相关的段落类作为候选的用来挑出文摘句的段落类 ,最后从候选段落类中选出文摘句构成文摘
关键词：
自动文摘 自动聚类 词频统计
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
尹桂秀
This article introduces a Chinese text automatic classification method,including its principle and classification process.The article focuses on some key theoretical problems,such as word classification,keyword collection and keyword matching.
[期刊] 情报学报
[作者]
何浩 杨海棠
本文介绍一种基于n gram技术的、与语言无关的文献分类方法K meansaxiales (KMA) ,及其在中文文献自动分类中的应用。这种方法将文献转换成由n gram(n个连续的字符 )频次构成的向量。为压缩存储空间、提高处理速度 ,我们运用哈希函数将n gram映射为哈希码 ,对文献的分析实际上以哈希码频次为基础运行。采用KMA算法 ,我们对一个中文数据库进行了自动分类的实验研究 ,在比较实验结果的基础上 ,我们对KMA算法初始参数的选择进行了初步探讨。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘挺 王开铸
本文将现有的自动文摘方法概括为四种：自动摘录、基于理解的自动文摘、信息抽取和基于结构的自动文摘，并详细介绍了这四种方法的基本原理，剖析了它们的优点和不足。最后，概述了中文自动文摘的研究状况。
关键词：
自然语言处理,情报科学,自动文摘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
麦范金 李东普 甘国庆
本文介绍了一种建立在指代消解基础上的自动文摘方法。创新之处是在对文档内容使用自然语言处理技术全面分析的基础之上,只需对关键句进行指代消解,缩小了消解的范围,降低了对指代消解的要求。同时模拟人性思维,对于出现在不同位置的关键词和句子赋予不同的权重,凸显出含有关键词和总结性的句子。实验证明这种方法是可行的,有效的。
关键词：
指代消解 自动文摘 自然语言处理
[期刊] 现代情报
[作者]
白淑霞 鲍玉来 张晖
[目的]利用向量空间描述语义信息,研究基于词向量包的自动文摘方法;[方法]文摘是文献内容缩短的精确表达;而词向量包可以在同一个向量空间下表示词、短语、句子、段落和篇章,其空间距离用于反映语义相似度。提出一种基于词向量包的自动文摘方法,用词向量包的表示距离衡量句子与整篇文献的语义相似度,将与文献语义相似的句子抽取出来最终形成文摘;[结果]在DUC01数据集上,实验结果表明,该方法能够生成高质量的文摘,结果明显优于其它方法;[结论]实验证明该方法明显提升了自动文摘的性能。
关键词：
词向量 词包向量 自动文摘
[期刊] 情报学报
[作者]
沈洲 王永成 许一震 方澈
自动文摘系统作为一种信息压缩精选工具 ,越来越引起人们广泛的兴趣。但是 ,目前仍未有一种客观公认的评价方法来对已有的系统进行评价 ,从而极大地阻碍了自动文摘领域的研究。本文首先阐述了自动文摘系统评价所面临的问题 ,随后综述了当前国内外自动文摘的评价方法 ,最后提出并实践了一种参照Turing测试的思想进行自动文摘系统评价的方法
关键词：
自然语言处理 自动文摘 评价方法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹洋 成颖 裴雷
探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法:朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
关键词：
自动文摘 机器学习 NB HMM CRF
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
高小云 程慕胜
自动文摘是通过人工智能技术 ,利用计算机从文章中自动提取内容生成摘要的方法。与传统手工生成文摘的方式相比 ,自动文摘能够从大量文本中快速高效地检索和获取信息 ,节省了时间和人力。本文对目前流行的两类主要的自动文摘方法 ,即机械式文摘和理解式文摘进行了分析比较 ,并介绍了自动文摘的未来发展方向
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐文海 温有奎
本文在海量智能分词基础之上,提出了一种基于向量空间模型和TFIDF方法的中文关键词抽取算法。该算法在对文本进行自动分词后,用TFIDF方法对文献空间中的每个词进行权重计算,然后根据计算结果抽取出科技文献的关键词。通过自编软件进行的实验测试表明该算法对中文科技文献的关键词自动抽取成效显著。
关键词：
关键词抽取 向量空间模型 算法
[期刊] 情报学报
[作者]
陈福集 杨善林
近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 ,从而提高中文Web文档的检索质量
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张兆锋 张均胜 姚长青
文章研究了一种基于知识图谱进行技术功效图自动构建的方法。[方法/过程]具体包括专利文本中技术主题、应用领域、功效等知识抽取方法,知识图谱构建技术,技术功效图自动构建模型、数据流程等,并对新能源汽车领域专利进行实证研究。[结果/结论]实现了基于知识图谱的技术功效图自动构建,减少了人工参与,提高了技术功效图构建的速度、交互性和灵活性。[局限]该方法较大依赖于词系统中术语与术语间关系的丰富程度。
关键词：
知识图谱 技术功效图 专利分析 自动构建
[期刊] 情报学报
[作者]
郭燕慧 钟义信 马志勇 姚均勇
本文概述了自动文摘的发展历史和研究状况 ,给出当前自动文摘领域主要的研究方法和策略 ,剖析了它们的优点和不足。进一步结合自动文摘自身的特点和难点 ,提出近期自动文摘的研究重点是基于篇章话语形式的浅层分析方法生成指示型文摘。
关键词：
自动文摘 话语形式 浅层分析 指示型文摘
[期刊] 情报学报
[作者]
赵洪
自动文摘是文本挖掘的主要任务之一。相比于抽取式自动文摘,生成式自动文摘在思想上更接近人工摘要的过程,具有重要研究意义。近几年伴随着深度学习方法的发展,基于深层神经网络模型的生成式自动文摘也有了令人瞩目的发展。为了更全面地理解该类方法的思想和研究现状,本文从生成式自动文摘的任务描述入手,梳理了基于RNN (recurrent neural network,循环神经网络)的模型、基于CNN (convolutional neural network,卷积神经网络)的模型、基于RNN+CNN的模型、融合注意力机制的模型和融合强化学习的模型共五大类生成式自动文摘的深度学习方法。这类方法表明,在深层神经网络的训练下,特别是融合注意力机制和强化学习后,摘要效果得以明显提升。在生成式自动文摘研究的未来发展中,除深度学习方法本身的不断应用和改进外,还需关注如何有效实现篇章级语义理解下的摘要、面向不同文本对象特点的摘要和摘要结果自动评价等问题。此外,如何结合传统摘要研究中的成熟方法进一步提高摘要效果,也是一个很有价值的研究方向。
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