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摘要:
从网络信息的动态演化性出发,对同一话题不同时序阶段的文档集合进行识别和分析,在度量演化内容差异性的基础上实现动态性,给出了两种实现动态多文档文摘的模型,即基于矩阵子空间分析和基于文本相似度累加的动态多文档文摘模型.在此基础上,提出了高效的动态句子加权方法.TAC 2008的Update Summarization测试数据上的实验证明了所提出的动态多文档文摘模型的有效性.
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LDA
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多文档自动文摘
自然语言处理
情报科学
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 动态多文档文摘模型
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 多文档文摘 差异性分析 矩阵模型 相似度累加 动态演化
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 289-298
页数 分类号 TP391
字数 9571字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2012.03999
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于洋 东北林业大学信息与计算机工程学院 42 186 8.0 12.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
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2012(1)
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2019(6)
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
多文档文摘
差异性分析
矩阵模型
相似度累加
动态演化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导