基于LDA与TextRank结合的多文档自动摘要研究

• 作者: 张波飞 李成城
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 冗余 LDA主题模型 TextRank算法 文摘
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 13-15,18
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172842

摘要

大数据时代信息量急剧增长,伴随而来的是大量冗余信息的出现.为快速、准确、全面搜索到所需信息,提出一种LDA主题模型与TextRank算法相结合的算法.首先通过对预处理后的文档建立主题模型,得到句子的概率模型即文档中句子的重要性,然后考虑运算节点权重时的主题概率,得到新的迭代公式,通过对同一主题下的多篇新闻报道进行处理得到这些文档的文摘.实验结果表明,该方法生成的文摘较单一算法效果显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成城	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	14	39	4.0	5.0
2	张波飞	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	1	6	1.0	1.0