基于LDA主题特征的自动文摘方法

• 作者: 周国栋 张明慧 王红玲
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 自动文摘 LDA 主题模型 多文档
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 20-22,46
• 分类号: TP301
• 字数: 4615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.10.007

摘要

近年来概率主题模型受到了研究者的广泛关注,LDA( Latent Dirichlet Allocation)模型是主题模型中具有代表性的概率生成模型之一,它能够检测文本的隐含主题.提出一个基于LDA模型的主题特征,该特征计算文档的主题分布与句子主题分布的距离.结合传统多文档自动文摘中的常用特征,计算句子权重,最终根据句子的分值抽取句子形成摘要.实验结果证明,加入LDA模型的主题特征后,自动文摘的性能得到了显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明慧		1	47	1.0	1.0
2	王红玲		1	47	1.0	1.0
3	周国栋		1	47	1.0	1.0