文本摘要研究进展与趋势

• 作者: 明拓思宇 陈鸿昶
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 文本摘要 机器学习 传统方法 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-10
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 9750字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2018048

摘要

随着互联网上的信息呈爆炸式增长,如何从海量信息中提取有用信息成了一个关键的技术问题.文本技术能够从大数据中压缩提炼出精炼简洁的文档信息,有效降低用户的信息过载问题,成为研究热点.分类整理分析了近些年来国内外的文本方法及其具体实现,将传统方法和深度学习方法的优缺点进行了对比分析,并对今后的研究方向进行了合理展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸿昶		61	354	10.0	16.0
2	明拓思宇		3	4	1.0	1.0