主题与子事件发现的多文档自动文摘

• 作者: 何婷婷 徐超 李春贵 王萌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深层词语挖掘 多文档自动
• 年，卷（期）: 2011,（18）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 130-134
• 分类号: TP311
• 字数: 5373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.18.038

摘要

提出了一种基于主题与子事件抽取和多文档自动文摘方法.该方法突破传统词频统计方法,除考虑词语频率、位置信息外,还将词语是否为描述文本集合的主题和子事件作为因素,提取出了8个基本特征,利用逻辑回归模型基本特征对词语的影响,计算词语权重.通过建立句子向量空间模型给句子打分,结合句子分数和冗余度产生文摘.对N-gram同现频率、主题词覆盖率和高频词覆盖率3种不同参数,分别在Coverage Baseline、Centroid-Based Summary和Word Mining based Summary(WMS)3种不同文摘系统下所产生的文摘质量,进行了对比实验,结果表明WMS系统在多方面具有优越的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春贵	广西工学院计算机工程系	56	539	13.0	21.0
2	王萌	广西工学院计算机工程系	35	429	10.0	20.0
3	何婷婷	华中师范大学计算机科学系	71	1176	21.0	32.0
4	徐超	福建师范大学软件学院	7	20	2.0	4.0