基于关键词的维吾尔单文档自动文摘技术研究

• 作者: 买哈铺热提·外力 艾斯卡尔·艾木都拉 赵梦原
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 维吾尔文 自动文摘 TF-IDF算法 Textrank ROUGE
• 年，卷（期）: 2015,（16）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 130-135
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 7178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0372

摘要

以互联网为代表的信息技术的发展使人们索取信息变得前所未有的便捷，同时也对如何有效利用信息提出了挑战。自动文摘技术通过自动选择文档中的代表句子，可以极大提高信息使用的效率。近年来，基于英文和中文的自动文摘技术获得广泛关注并取得长足进展，而对少数民族语言的自动文摘研究还不够充分，例如维吾尔语。构造了一个面向维吾尔语的自动文摘系统。首先利用维吾尔语的语言学知识对文档进行预处理，之后对文档进行了关键词提取，利用这些关键词进行了抽取式自动文摘。比较了基于TF-IDF和基于TextRank的两种关键词提取算法，证明TextRank方法提取出的关键词更适合自动文摘应用。通过研究证明了在充分考虑到维吾尔语语言信息的前提下，基于关键词的自动文摘方法可以取得让人满意的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	买哈铺热提·外力	新疆大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0
3	赵梦原	清华大学语音和语言技术研究中心	1	6	1.0	1.0