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摘要:
为最大化生成摘要的信息量,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)算法与多目标函数的多文档摘要方法.对多文档数据进行预处理,通过句子分割、分词、移除停用词和词干化将文档转化为词语的基本处理形式,计算经数据预处理后的句子信息量得分并将其作为CS算法的输入,再基于多目标函数生成包含原始文档重要信息的句子以组成最终的摘要.实验结果表明,与基于粒子群优化算法和双层K最近邻算法的多文档摘要方法相比,该方法在最大化生成摘要信息量的前提下,保证了高可读性和低冗余性,并且在DUC基准数据集上的摘要平均准确度高达0.99.
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文献信息
篇名 基于布谷鸟搜索优化算法的多文档摘要方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 多文档摘要 布谷鸟搜索算法 数据预处理 多目标函数 信息量
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 58-64,71
页数 8页 分类号 TP391
字数 5852字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0054780
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 周诗源 上海财经大学信息管理与工程学院 2 3 1.0 1.0
2 王英林 上海财经大学信息管理与工程学院 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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多文档摘要
布谷鸟搜索算法
数据预处理
多目标函数
信息量
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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