基于文本多维度特征的自动摘要生成方法

• 作者: 张衡 李菲 王青松
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 句子相似度 图集成模型 文本摘要 朴素贝叶斯 多维度特征
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 110-116
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0055047

摘要

现有长文本自动摘要生成方法存在句子特征单一化和无法全面衡量句子相似特征的问题,导致摘要生成的准确率降低.为此,提出一种基于图集成模型的自动摘要生成方法.在计算得到文本句子词频、语义和句法特征后,利用朴素贝叶斯方法将文本多维度特征的融合问题转化为图集成方式,提高句子间相似计算的准确性,并在此基础上通过TextRank算法生成文本摘要.实验结果表明,相比传统基于序列到序列模型的摘要生成方法和基于句子多维特征的摘要抽取方法,该方法取得了更高的ROUGE指标值,能够有效综合句子的多维特征,提高摘要生成的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王青松		20	83	5.0	9.0
2	张衡		5	25	3.0	5.0
3	李菲		2	0	0.0	0.0