基于加权TextRank的中文自动文本摘要

• 作者: 刘传才 黄波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文本摘要 TextRank 词向量 句子相似度
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 407-410
• 页数: 4页
• 分类号: TP311|TP399|TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0528

摘要

现有中文自动文本摘要方法主要是利用文本自身信息,其缺陷是不能充分利用词语之间的语义相关等信息.鉴于此,提出了一种改进的中文文本摘要方法.此方法将外部语料库信息用词向量的形式融入到TextRank算法中,通过TextRank与word2vec的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量.充分考虑了句子之间的相似度、关键词的覆盖率和句子与标题的相似度等因素,以此计算句子之间的影响权重,并选取排序最靠前的句子重新排序作为文本的摘要.实验结果表明,此方法在本数据集中取得了较好的效果,自动提取中文摘要的效果比原方法好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘传才	南京理工大学计算机科学与工程学院	41	213	8.0	12.0
2	黄波	南京理工大学计算机科学与工程学院	37	257	8.0	15.0