基于词向量包的自动文摘方法

发布时间：2018-04-04 03:56

  本文选题：词向量　切入点：词包向量　出处：《现代情报》2017年02期

【摘要】：[目的]利用向量空间描述语义信息,研究基于词向量包的自动文摘方法;[方法]文摘是文献内容缩短的精确表达;而词向量包可以在同一个向量空间下表示词、短语、句子、段落和篇章,其空间距离用于反映语义相似度。提出一种基于词向量包的自动文摘方法,用词向量包的表示距离衡量句子与整篇文献的语义相似度,将与文献语义相似的句子抽取出来最终形成文摘;[结果]在DUC01数据集上,实验结果表明,该方法能够生成高质量的文摘,结果明显优于其它方法;[结论]实验证明该方法明显提升了自动文摘的性能。
[Abstract]:[objective] to describe the semantic information in vector space and study the automatic abstract method based on word vector packet. [methods] Abstract is an accurate expression of shortened document content, and word vector packet can represent words, phrases and sentences in the same vector space.The spatial distance of paragraphs and texts is used to reflect semantic similarity.An automatic summarization method based on word vector packet is proposed. The representation distance of the lexical vector packet measures the semantic similarity between the sentence and the whole document, and the sentence similar to the document semantic is extracted to form the abstract. [results] on the DUC01 data set,The experimental results show that this method can produce high quality abstracts, and the results are obviously superior to those of other methods. [conclusion] experiments show that this method can improve the performance of automatic abstracts obviously.
【作者单位】： 内蒙古大学图书馆;内蒙古大学计算机学院;
【基金】：国家自然基金项目“基于领域本体的蒙古文数字资源整合机制研究”(项目编号:71163029)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1708258