基于GA的文本子主题切分中的参数优化研究

• 作者: 刘远超 徐志明 钟彬彬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐式章节划分 TextTiling算法 遗传算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2005,（21）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 97-99
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3228字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.21.028

摘要

如何正确有效地确定文档的子主题边界对于自动文摘、问答系统等自然语言处理应用是非常重要的.然而多数文档中子主题之间没有明确的标记(如小标题),这给子主题的提取带来一定的困难.文章首先分析了利用TextTiling算法进行隐式章节划分的基本原理.同时考虑到算法中人工定义参数可能会对系统的指标产生影响,利用遗传算法对其进行了优化,自动获取的参数值使系统准确率提高了7.1%.实验表明遗传算法是一种非常简单有效的参数优化方法.通过该文方法获取的参数更加适合中文文档的隐式章节划分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘远超	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	21	519	11.0	21.0
2	徐志明	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	21	766	11.0	21.0
3	钟彬彬	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	3	46	3.0	3.0