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摘要:
尽管抽取式自动文摘方法是目前自动文摘领域的主流方法,并且取得了长足的进步,但抽取式自动文摘形成的摘要由于缺乏句子之间的合理指代或篇章结构,使得文摘缺乏连贯性而影响可读性.为提高自动摘要的可读性,该文尝试将篇章修辞结构信息应用于中文自动文摘.首先,基于汉语篇章修辞结构抽取摘要,然后使用基于LSTM的方法对文本连贯性进行建模,并使用该模型对文摘的连贯性做出评价.实验结果表明:在摘要抽取方面,基于篇章修辞结构的自动文摘相比于传统的抽取方法具有更好的ROUGE评价值;在使用基于LSTM连贯性模型评价摘要连贯性方面,篇章结构信息在自动抽取文摘时可以很好地提炼出文章的主旨,同时使摘要具有更好的结果.
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文献信息
篇名 基于篇章修辞结构的自动文摘连贯性研究
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 篇章修辞结构 中文自动文摘 连贯性 可读性 实体网格模型 LSTM
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 语言分析与计算
研究方向 页码范围 77-84
页数 8页 分类号 TP391
字数 7487字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王红玲 苏州大学计算机科学与技术学院 29 194 8.0 13.0
2 刘凯 苏州大学计算机科学与技术学院 17 63 3.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
篇章修辞结构
中文自动文摘
连贯性
可读性
实体网格模型
LSTM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导