面向概括性小文本的文本分割算法

• 作者: 于中华 张靖波 林霖 胡俊锋 陈源 陈蓉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分割 概括性小文本 隐马尔可夫模型 边界识别 相似性度量
• 年，卷（期）: 2008,（22）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 4240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.22.015

摘要

文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容.该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法.该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割.对发射概率设计了基于句群和基于分割点2种不同的计算方法.以Medline摘要为样本进行的实验表明,该算法对概括性小文本分割是有效的,明显好于经典的TextTiling算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于中华	四川大学计算机学院	46	444	9.0	18.0
2	陈蓉	四川大学计算机学院	23	208	8.0	14.0
3	胡俊锋	四川大学计算机学院	4	16	2.0	4.0
4	陈源	四川大学计算机学院	7	14	2.0	3.0
5	林霖	四川大学计算机学院	2	7	1.0	2.0
6	张靖波	四川大学计算机学院	2	8	1.0	2.0