基于改进的TextRank的自动摘要提取方法

发布时间：2018-11-20 16:15

【摘要】：经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。
[Abstract]:The classical TextRank algorithm only considers the similarity between sentence nodes and ignores the text structure of the document and the context information of the sentence. Aiming at these problems and combining the structural characteristics of Chinese text, an improved iTextRank algorithm is proposed, which introduces the information of title, paragraph, special sentence, sentence position and length into the construction of TextRank network graph. The improved sentence similarity calculation method and the weight adjustment factor are presented and applied to the automatic summary extraction of Chinese text. The time complexity of the algorithm is also analyzed. Finally, the experimental results show that iTextRank has higher accuracy and lower recall than the classical TextRank method.
【作者单位】： 广东药科大学医药信息工程学院;华南理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：广东省自然科学基金(2015A030310318) 广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065) 国家自然科学基金资助项目(61103038)资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2345367