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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 杨云
[目的/意义]为缓解政策信息过载、提高政策阅读效率及提升政策作用发挥效果，对政策文本的核心信息进行汇总凝练并生成高质量摘要。[方法/过程]集成无监督模型和算法，提出基于句向量改进的政策文本关键句子抽取策略；将依存句法结构融合至政策文本摘要生成中，提取政策文本依存句法树及其依存句法特征，增强基于RoBERTa模型的政策文本表示效果；在基于Seq2Seq的政策文本摘要生成模型中，引入PGN模型和改进SIMCLS模型筛选出最佳候选摘要，提升模型性能与所生成摘要的质量。[结果/结论]针对国务院政策文本的摘要生成实验表明，研究构建的融合关键句子和依存句法的政策文本摘要模型与策略，在ROUGE指标的评价上显著优于其他模型，且从实例呈现上看，模型所生成摘要在语义和语言质量上均表征良好。但政策文本摘要生成的连贯性有待提升，用于学习训练的、适用的参考摘要较少，摘要生成的评价评估有待进一步完善。
[期刊] 情报学报
[作者]
石磊 阮选敏 魏瑞斌 成颖
相较于早期的生成式摘要方法,基于序列到序列模型的文本摘要方法更接近人工摘要的生成过程,生成摘要的质量也有明显提高,越来越受到学界的关注。本文梳理了近年来基于序列到序列模型的生成式文本摘要的相关研究,根据模型的结构,分别综述了编码、解码、训练等方面的研究工作,并对这些工作进行了比较和讨论,在此基础上总结出该领域未来研究的若干技术路线和发展方向。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王东波 陆昊翔 周鑫 朱丹浩
[目的/意义]摘要作为学术论文中能够简明扼要地说明研究目的、研究方法和最终结论的陈述部分,具有较高的探究价值和意义。[方法/过程]选取长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)、支持向量机(Support Vector Machine)、LSTM-CRF和CNN-CRF 4种模型,对3 672篇情报学领域的期刊论文进行摘要划分识别研究。[结果/结论]长短期记忆网络模型识别F值最高为69.15%,LSTM-CRF神经网络模型最高F值为88.76%,RNN-CRF模型最高F值达到89.10%,支持向量机分类器分类宏观F值最高为72.04%。该实验结果对图书情报领域的学术论文结构功能划分实验模型选取有较高的参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 翟夏普
[目的/意义]信息过载是当前社会面临的普遍性问题,如何从大量的信息中提取有价值的内容,已成为研究的一个重点,目前自动摘要技术成为解决此问题的一种途径。[方法/过程]为了解决多文档摘要信息不全面、冗余度高的问题,文章提出了针对中文文本的多文档自动摘要混合模型,并对该模型所包含的句子向量化、分类器分类、句群划分和句子重组四个部分做了详细说明。该混合模型在摘要提取的过程不仅考虑了句子的形式特征,还融合了句子的深层语义,最后采用基于改进的PageRank算法对摘要句进行重组。[结果/结论]当摘要句为30时,该模型的ROUGE-1得分平均值为0.2074,明显高于TextRank (0.0728)和基于聚类的算法(0.1074)。实验结果表明该模型在多主题的中文长文本上是有效的。[局限]由于中文语料的限制,本实验的数据量相对较小,模型的适应能力未在大数据集上验证。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张晗 赵玉虹
[目的/意义]针对医学文本的特点,提出一种基于语义图的多文档自动摘要方法,并利用其中的语义信息实现摘要主题的识别。[方法/过程]利用SemRep实现源文档概念及其语义关系的规范化抽取并构建语义图,从概念-关系-社区3个层次对网络图中的关键信息进行抽取并生成摘要,利用概念-语义类型-类型分组三级映射实现对概念的归类,结合语义搭配模式对摘要主题进行划分。[结果/结论]通过对5种疾病数据集进行测试,结果显示该方法能有效识别出文献集中的核心内容,语义图中所富含的语义信息能准确地对摘要进行主题划分。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李纲 徐伟 王馨平
[目的/意义]为帮助读者从热点事件产生的海量微博报道中快速了解事件的来龙去脉,提高微博事件摘要的准确性和可读性,提出一种基于事件要素的多模型微博热点事件时间轴摘要提取方法。[方法 /过程]针对微博文本特征,结合主题模型(LDA)与互信息最大熵模型(MaRxEnt?MI)的特点提取事件摘要关键词,以微博传播价值和主题相关性为标准筛选微博,以时间-摘要关键词-摘要微博的形式生成时间轴摘要。[结果/结论]利用人工标注的测试集,与传统的TextRank方法进行对比,F值提高8%-13%,内部测试表明摘要可读性提高
[期刊] 情报学报
[作者]
习海旭 何胜 黄纯国
在移动互联网时代，移动阅读、碎片化阅读已经成为人们阅读的主流方式。在用户阅读过程中，提供摘要内容以提高阅读效率是解决信息过载问题的重要途径之一。科技研究论文文本长、内容广且包含领域知识，其摘要生成任务相比于新闻等普通文本更具有挑战性。本文提出了一种科技论文结构化摘要方法。首先，将科技论文划分为不同的语步；其次，分别对不同语步文本进行抽取式摘要，将文本多特征按权重融入TextRank算法的迭代计算过程中，引入MMR (maximal marginal relevance)算法对预选摘要集进行冗余处理；最后，使用依存句法分析对文本进行语义分析，进一步精简摘要，并组合成结构化摘要。研究结果表明，相比于基准模型，该方法在不同语步的相关性、多样性和可读性指标提升上具有一定差异；结合人工评价发现，该方法在显著提升摘要多样性的同时，一定程度上提升了摘要的相关性和可读性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
缪建明 贾广威 张运良
随着我国专利申请数量的迅猛发展，对受理专利实现快速分类的需求也越来越迫切。作为专业性知识极强的科技文献，专利自动分类的正确率远高于普通文本的分类效果。基于专利摘要进行快速自动分类的方法，充分考虑专利类别的层次结构特性，建立不同层次的类别特征中心向量，采用经典的类中心向量分类算法实现专利的快速自动分类。实验结果表明：该方法在专利不同层次上的分类效果明显，时效性大大提高，能够满足专利快速分类的实际需求。
关键词：
文本分类 专利分类 自动分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张兴旺 黄晓斌 郑聪
[目的/意义]目前国内外已发现了数百件我国古代海洋地图的珍稀文献资源,对其视觉内容与人机交互模型进行分析,对于解决其深层次数字化保护与开发利用问题,具有一定的理论价值和实践意义。[方法/过程]通过总结分析南海海图可视化人机交互的基础理论,提出了一种基于视觉摘要的南海海图可视化人机交互模型与体系结构,再围绕该模型的关键内容分别进行了阐述与分析,并对相应的应用模式进行了分析。[结果/结论]南海海图所呈现的是一系列高浓缩、抽象化的视觉符号,对应的是其所蕴藏的历史、文化与社会价值;南海海图视觉摘要为具有层次性、关联性的知识关联体系提供了较理想的可视化展示形式,也为用户提供了便捷的可视化人机交互方法。
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 郑智梁 朱星宇 安璐
本文系统性地研究面向查询的观点摘要任务,旨在构建一种查询式观点摘要模型框架,探究不同的摘要方法对摘要效果的影响。通过综合考虑情感倾向与句子相似度,从待检文档中抽取出待摘要语句,再结合神经网络和词嵌入技术生成摘要,进而构建面向查询的观点摘要框架。从Debatepedia网站上爬取议题和论述内容构建观点摘要实验数据集,将本文方法应用到该数据集上,以检验不同模型的效果。实验结果表明,在该数据集上,仅使用基于抽取式的方法生成的观点摘要质量更高,取得了最高的平均ROUGE分数、深度语义相似度分数和情感分数,较生成式方法分别提高6.58%、1.79%和11.52%,而比组合式方法提高了8.33%、2.80%和13.86%;同时,本文提出的句子深度语义相似度和情感分数评估指标有助于更好地评估面向查询的观点摘要模型效果。研究结果对于提升面向查询的观点摘要效果,促进观点摘要模型在情报学领域的应用具有重要意义。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁琳 孙巍 马晓敏 李周晶 项芮
[目的/意义]针对现有文本自动摘要形成过程中重要技术节点——图模型框架下摘要知识表达方式中内容语义揭示深度不够的问题，提出报道性新闻自动摘要模型方案，为相关领域利用经过摘要处理后的网页报道性新闻文本数据开展实践研究提供借鉴参考。[方法/过程]利用ETM(Embedded Topic Model)融合词向量的主题模型分析工具，在图模型框架下针对目标摘要句的主题构造环节，加入主题重要度特征和语义相关性特征并重新设计报道性新闻句间统计特征，对报道性新闻文本深层次主题语义信息进行挖掘、过滤，以此初步形成报道性新闻自动摘要抽取模型；后续依据报道性新闻摘要主要功能需求提出摘要主题测度功能量化指标体系，建立测度标准与句子统计特征量化方法的对应关系，以此优化调整提出的报道性新闻自动摘要抽取模型。[结果/结论 ]利用图模型框架下的报道性新闻自动摘要方法具体选取农业领域科技动态报道性新闻的摘要抽取过程进行实证，建立报道性新闻自动摘要测度标准进一步得到优化后报道性新闻摘要模型方案，结果显示在外部报道性功能及内部ROUGE评价测评综合表现上优于对比方法，可以有效提高报道性新闻自动摘要抽取的准确性。
[期刊] 图书馆
[作者]
吕远 叶继元
的学术规范是衡量学术水平的一个重要方面。目前对论文摘要学术规范的评价研究一般是定性的专家主观性评价,需耗费大量的时间和人力成本,需深入开展对其定量化智能化评价研究。文章借助于机器学习技术,通过对样本数据进行训练,初步构建了一个以论文摘要为研究对象的学术规范自动化检测模型,从而可以实现对学术规范的批量智能化检测,也证明了机器学习技术可用于学术规范的智能化检测的可行性。这对提高科研人员的学术规范水平和降低论文学术规范评价成本有重要意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
沈思 胡昊天 叶文豪 王东波
学术文献摘要的各个结构都具有特定的功能,但是目前对学术文献摘要结构功能自动识别的研究相对较少,且存在方法较为传统、识别效果不显著的问题。以摘要文本中的字为基本语义单位,本文以基于具有序列属性的LSTM-CRF模型的深度学习方法,利用摘要中所有字所包含的语义信息,构建了期刊论文摘要结构功能自动识别模型,并与具有非序列属性的SVM模型与具有序列属性的RNN模型、CRF模型和LSTM模型进行了多个角度地对比。本文提出的模型在摘要结构功能识别的准确率、召回率和F值上均取得显著效果,F值最高达到85.47%。与RNN模型、CRF模型、LSTM模型和SVM模型相比,LSTM-CRF的平均整体性能分别提升了33.63%、39.13%、32.81%和38.33%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王知津 李宇
文本生成模型与文摘编写的理论探讨王知津李宇（南开大学信息资源管理系天津３０００７１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｔｅｘｔｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｍ...
[期刊] 情报杂志
[作者]
杜秀英
[目的/意义]现有文本自动摘要算法普遍存在处理速度慢、压缩率不足或摘要质量不高等问题,如何高效处理、有效利用海量文本是图书馆信息管理及服务一个重要的研究方向。[方法/过程]提出了一种云计算平台下基于聚类与语义相似分析的多文本自动摘要方法。该方法在文本向量化基础上,通过MapReduce框架对多文本进行聚类、主题抽取、主题词及语义相似词频率统计等处理,然后摘取主题句构造出多文本摘要。[结果/结论]实验结果证实,基于聚类与语义相似分析的MapReduce自动摘要架构在生成大规模多文本摘要时,不但具有较好的时间
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