基于局部与全局信息的自动文摘算法

• 作者: 唐培和 李春贵 王晓荣 王萌
• 来源期刊: 广西科学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: K-means n-grims 段落聚类 自然语言理解
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 226-228
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7378.2007.04.005

摘要

采用平均特征词频率策略计算特征词权重,用快速n-grims算法对各特征词所处的概念体进行加权,用一种改进的K-means聚类算法进行段落聚类,提出一种基于局部与全局信息的自动文摘算法并给出算法评估.该算法不仅能够自适应获得k值,而且有效防止了初始点的随机选择对聚类结果的影响.评测结果表明该算法对经济类和科技类文章的准确率和召回率都明显高于新闻类和文学类文章,利用机器文摘进行分类的准确率明显高于使用原文本进行分类.该算法所得到的文摘,在各项指标上都优于传统方法生成的文摘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓荣	广西工学院计算机工程系	12	205	4.0	12.0
2	李春贵	广西工学院计算机工程系	56	539	13.0	21.0
3	王萌	广西工学院计算机工程系	35	429	10.0	20.0
4	唐培和	广西工学院计算机工程系	49	195	7.0	11.0