一种针对新闻话题的多文档文摘技术

• 作者: 岳大鹏 王挺 饶岚
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动文摘 话题 自然语言处理 新闻
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 79-84
• 分类号: TP391
• 字数: 4998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.06.011

摘要

多文档文摘技术能帮助用户减少不必要的阅读时间,有广阔的应用前景.该文以新闻报道为处理对象,以MMR(Maximal Marginal Relevance)文摘提取算法为基础,针对目前新闻报道往往以专题形式组织展现的特点,提出了一种基于话题的多文档文摘方法.这种方法以话题关键字为打分依据,同时考虑句子位置特征等信息对句子的重要性进行评分.该文利用TDT4的新闻报道语料对上述文摘方法进行了试验评价,将基于话题的文摘系统和两个Baseline文摘系统进行比较,取得了较好的实验结果,尤其在5％的压缩比例下有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王挺	国防科技大学计算机学院	39	558	10.0	23.0
2	饶岚	国防科技大学人文与社会科学院	6	10	2.0	3.0
3	岳大鹏	国防科技大学计算机学院	2	10	2.0	2.0