基于TextRank算法的联合打分文本摘要生成

• 作者: 朱玉佳 祝永志 董兆安
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 文本摘要生成 TextRank 词频逆句频余弦相似度 最大边缘相关度 词向量
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 323-326
• 页数: 4页
• 分类号: TP338
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2021.02.009

摘要

自动文本摘要生成是自然语言处理领域中颇具挑战性的问题之一,其任务是为书籍、篇章、新闻或者微博等某一文本资源生成简洁而又具有意义的文本摘要.TextRank算法是一种基于图的文本摘要生成算法,只利用当前文档即可实现关键词提取和文摘生成,因其简洁有效而得到广泛应用.本文在TextRank算法的基础上提出一个无监督抽取式联合打分模型.一方面,结合词频逆句频余弦相似度与词向量余弦相似度共同计算句子得分;另一方面,采用最大边缘相关度算法(Maximal Marginal Relevance,MMR)将抽取得到的摘要去除冗余.实验表明,改进后的方法生成的摘要具有更高的质量,尤其具有更好的梗概性和多样性.