基于加权AMR图的语义子图预测摘要算法

• 作者: 明拓思宇 柳杨 陈鸿昶 黄瑞阳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 抽象语义表示图 语义摘要子图 语义信息 冗余信息 摘要评价指标
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 292-297,302
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050770

摘要

现有的文本摘要方法多数停留在挖掘词与词之间的浅层语义关系,没有很好地利用词句之间的完整语义信息,为此,提出一种改进的语义子图预测摘要的算法.将原始文本转化为相应的抽象语义表示(AMR)图,融合成一个AMR总图,基于WordNet语义词典对其进行冗余信息的过滤.在此基础上利用综合统计特征对不具有权值的AMR图节点赋予权值,通过筛选重要性程度高的部分构成语义摘要子图,并基于ROUGE指标和Smatch指标综合衡量生成摘要的质量.实验结果表明,与仅挖掘浅层语义关系的文本摘要基准算法相比,该算法ROUGE值和Smatch值明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸿昶		61	354	10.0	16.0
2	黄瑞阳		50	146	7.0	8.0
3	明拓思宇		3	4	1.0	1.0
4	柳杨		2	3	1.0	1.0