資料介紹
現(xiàn)有長(zhǎng)文本自動(dòng)摘要生成方法存在句子特征單一化和無(wú)法全面衡量句子相似特征的問(wèn)題,導(dǎo)致摘要生成的準(zhǔn)確率降低。為此,提岀一種基于圖集成模型的自動(dòng)摘要生成方法。在計(jì)算得到文本句子詞頻、語(yǔ)義和句法特征后,利用樸素貝葉斯方法將文本多維度特征的融合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖集成方式,提高句子間相似計(jì)算的準(zhǔn)確性,并在此基礎(chǔ)上通過(guò) Textrank算法生成文本摘要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)基于序列到序列模型的摘要生成方法和基于句子多維特征的摘要抽取方法,該方法取得了更高的 ROUGE指標(biāo)值,能夠有效綜合句子的多維特征,提高摘要生成的準(zhǔn)確率。
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