基于TextRank的自动摘要优化算法

• 作者: 刘伟童 刘培玉 刘文锋 李娜娜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 摘要提取 TextRank 结构信息 候选摘要句群 冗余处理
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1045-1050
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0786

摘要

在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息.针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合,如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子来生成文本的摘要候选句群.对得到的摘要候选句群作冗余处理,以除去候选句群中相似度较高的句子,得到最终的文本摘要.最后通过实验验证,该算法能够提高生成摘要的准确性,表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
3	刘文锋	山东师范大学信息科学与工程学院	18	39	4.0	5.0
7	李娜娜	山东师范大学信息科学与工程学院	7	30	4.0	5.0
13	刘伟童	山东师范大学信息科学与工程学院	2	16	2.0	2.0