基于Topic Signature的动态文摘更新方法

• 作者: 吴国华 张祯 樊兴悦 郭禹田
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动态文摘 Topic Signature模型 密度峰值 整数规划模型 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7509字
• 语种: 中文

摘要

目前针对动态文摘的研究关注对象主要是多文档集合,其中内容随时间而更新演化,但动态文摘中存在高冗余、新颖信息丢失等问题,会影响文摘提取质量.为此,研究Topic Signature模型,并在其基础上提出一种新的整数规划动态文摘更新方法.根据句间相似度对每条语句的主题代表性和信息多样性进行评分,利用TopicSignature模型评估语句的新颖性,以提取事件中的更新演进信息.在此基础上,依据摘要生成策略,缩小解的可行域,以保证在短时间内生成高质量的文摘.实验结果表明,该方法无需进行模型训练和语言匹配,能够有效降低时间复杂度,提高文摘提取效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴国华	杭州电子科技大学网络空间安全学院	25	190	7.0	13.0
2	张祯	杭州电子科技大学网络空间安全学院	8	22	3.0	4.0
3	樊兴悦	杭州电子科技大学网络空间安全学院	1	2	1.0	1.0
4	郭禹田	杭州电子科技大学网络空间安全学院	1	2	1.0	1.0