基于文本特征与关联分析的新闻主题句提取研究

发布时间：2024-11-14 20:36

　　随着互联网技术飞速发展,新闻信息数量快速增长和传播。海量新闻信息的产生和迅速传播丰富了人们的生活,但是也会带来信息过载问题,人们在获取信息过程中浪费了大量的时间。随着人工智能及自然语言处理技术的发展,新闻主题句提取研究和应用很好的解决了这一问题。新闻主题句提取是自动文本摘要等文本自动处理应用的基础工作,是自然语言处理领域中重要研究课题,其旨在提取出能够精简、准确的描述新闻文档主旨内容的句子。现有的主题句提取研究,大多都基于句子或词的特征分析提取主题句,仅考虑文本统计特征或者位置特征而忽视文本的语义信息及主题信息,也没有充分考虑到文本的上下文背景信息,影响了主题句提取的效果。或者基于图模型分析文档内部句子和词的关联关系,以迭代的方式对语句的重要度进行排序。普通的图模型仅表示了句子和词的二元关系而忽视了文档中句子和句子、词和词、词和句子之间存在多元关系。新闻的主题句不仅是准确表示新闻主题内容的语句,还是新闻文档中重要的语句。基于现有研究的局限以及新闻主题句的特点,本文提出基于文本特征与关联分析的新闻主题句提取研究方法,将主要从以下两个方面进行研究:1)文本特征提取的研究。从新闻文本向量表示入...

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于文本特征与关联分析的新闻主题句提取研究102)Φ作为每个主题与词先验参数服从Dirichlet（β）分布，即Φ^Dirichlet（β），即表示主题~词分布，总共抽取K个主题词。3)对于文本集中的每个文档d以及每个词w进行如下处理：a)生成一个主题z服从参....

本文编号：4012071