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摘要:
传统自动文摘方法生成的文摘结果指代关系模糊,且对于某些段落结构有规律的文章,没有分析文章结构与主题思想之间的关系.为此,提出一种基于指代消解和篇章结构分析的自动摘录算法.采用有限知识的思路完成指代消解,利用指代消解解决文摘语义不连贯问题,以提高句子权重计算的准确性,对文章做主题划分时进行篇章结构识别,按照段落标题信息划分段落结构.实验结果表明,该算法在受限金融领域文本自动摘录中,具有较高的准确率和召同率.
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文献信息
篇名 基于指代消解和篇章结构分析的自动摘录算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 自然语言处理 自动摘录 向量空间模型 主题划分 篇章结构 指代消解
年,卷(期) 2012,(16) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 170-173
页数 分类号 TP301.6
字数 5825字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.16.044
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 郑诚 安徽大学计算机科学与技术学院 103 1013 15.0 28.0
2 刘福君 安徽大学计算机科学与技术学院 2 21 2.0 2.0
3 李清 安徽大学计算机科学与技术学院 3 21 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
自然语言处理
自动摘录
向量空间模型
主题划分
篇章结构
指代消解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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