基于隐主题马尔科夫模型的多特征自动文摘

• 作者: 刘江鸣 张玉洁 徐金安
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 隐主题马尔科夫模型 多特征 多文档自动文摘
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 187-193
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2014.026

摘要

基于隐主题马尔科夫模型,消除LDA主题模型的主题独立假设,使得文摘生成过程中充分利用文章的结构信息,并结合基于内容的多特征方法提高文摘质量.提出在不破坏文章结构的前提下,从单文档扩展到多文档的自动文摘策略,最终搭建完善的自动文摘系统.在DUC2007标准数据集上的实验证明了隐主题马尔科夫模型和文档特征的优越性,所实现的自动文摘系统ROUGE值有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐金安	北京交通大学计算机与信息技术学院	35	194	10.0	13.0
2	张玉洁	北京交通大学计算机与信息技术学院	34	208	9.0	13.0
3	刘江鸣	北京交通大学计算机与信息技术学院	3	29	3.0	3.0