由排序支持向量机抽取博客文章的摘要

• 作者: 何海江 陈姝
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 博客 评论 信息检索 排序学习 支持向量机 摘要
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 593-597
• 分类号: TN391
• 字数: 4231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.026

摘要

提出了一种用平滑排序支持向量机(Rank-sSVM)抽取博客文章摘要的方法.使用该排序算法抽取的摘要,反映了评论者的意见和博客文集的特性.自动摘要过程中,首先经人工从文章选择重要句子标记为摘要,作为训练对象;再由机器生成表示文章语句的特征集,共14个特征,包含标签、评论等博客文章独有的信息;最后用Rank-sSVM学习人工摘要后,将文章所有句子排序,选取最靠前的若干语句构成摘要.该方法在一个中文博客数据集上取得良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈姝	中南大学信息科学与工程学院	12	65	5.0	8.0
2	何海江	长沙学院计算机系	18	71	4.0	8.0