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基于基本要素的多文档自动文摘研究
中文名称: 基于基本要素的多文档自动文摘研究
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论文编号: 3102601收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Multi-document Summarization Based on Basic Element
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机软件与理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 多文档自动文摘 基本要素 内容选择 句子抽取 句子排序 内容连贯性
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着网络的日益普及,在线信息急剧增加,如何有效地获取和描述这些文本信息显得越来越重要.尽管用户通过搜索引擎可以快速获得丰富的文档,但要获取其中内容则需要消耗大量时间去阅读每一篇(略)本文摘(Automatic Text Summarization)能够为用户提供一个原文档的压缩版本,旨在减轻用户的阅读压力;而多文档自动文摘(Mul(略)ument summarization)(略)中提取主要的或用户需要的信息,其在信息检索IR(Information Retrieval)中的重要地位使其成为NLP(Natural Language Processing)的一个研究热点. 本论文研究了多文档自动文摘(略)问题,分别是:内容单元选择中的人工行为模式;基于句子抽取的文摘内容提取方法;句子抽取后的排序策略;对文摘质量中“内容连贯性”的评测模型.主要研究工作和成果概括如下: 1.提出了基于基本要素(Basic Element, BE)的内容单元选择策略.通过分析BE的频率特征与其被选择作为文摘内容的概率之间的相关性,考察了(略)容选择的潜在行为模式.对DUC200...
With the rapid growth of online information, it becomes more and more important to (omitted)escribe textual information effectively. Although it is convenie(omitted)rs to obtain a great deal of documents with a search engine, us(omitted)o take the tedious burden of reading all those text documents. Automatic text summarization can alleviate uses’browsing burden by provideing us(omitted) condensed version of the origin(omitted)hile multi-document summarization, aiming at extracting major or user-i...
目录:
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第13-19页
  ·研究领域概述第13-14页
  ·国内外研究现状第14-16页
  ·论文的主要工作第16-18页
  ·论文的组织结构第18-19页
第2章 多文档自动文摘概述第19-34页
  ·文摘的分类第19-21页
  ·自动文摘发展历程第21页
  ·单文档自动文摘第21-25页
    ·基于抽取的方法第21-23页
    ·基于理解的方法第23-25页
  ·多文档自动文摘第25-29页
    ·基于质心的方法第27-28页
    ·基于聚类的方法第28页
    ·基于句子压缩的方法第28页
    ·基于信息融合的方法第28-29页
  ·自动文摘的评价方法第29-32页
    ·内部评价方法第30-31页
    ·外部评价方法第31-32页
  ·多文档自动文摘的应用领域第32-33页
  ·小结第33-34页
第3章 基于基本要素的多文档自动文摘内容选择第34-56页
  ·相关研究第34-38页
    ·内容单元粒度划分第34-35页
    ·内容单元选择第35-38页
  ·基本要素的定义第38-39页
  ·基于BE的通用型文摘内容选择第39-46页
    ·实验数据第41页
    ·结果分析第41-46页
  ·基于BE的用户聚集型文摘内容选择第46-55页
    ·实验数据第48页
    ·结果分析第48-55页
  ·小结第55-56页
第4章 多文档自动文摘的句子抽取策略第56-81页
  ·基于基本要素向量空间聚类的句子抽取方法第56-62页
    ·预处理第57-58页
      生成BE第57页
      计算BE的分值第57-58页
      计算句子分值第58页
    ·BE聚类第58-60页
      句子表示第58-59页
      K-均值聚类第59页
      类个数k的自动探测第59-60页
    ·句子抽取第60页
    ·生成文摘第60-61页
    ·实验结果第61-62页
    ·结论第62页
  ·基于自适应聚类和全局搜索策略的句子抽取方法第62-71页
    ·相关研究第63-64页
    ·词项提取第64-65页
    ·句子聚类第65-67页
    ·文摘句选择第67-68页
      局部搜索方法第67页
      全局搜索策略第67-68页
    ·实验结果第68-70页
      评价方法第68-69页
      实验结果第69-70页
    ·结论第70-71页
  ·基于演化计算的句子抽取方法第71-79页
    ·预处理模块第72页
    ·统计模块第72-75页
      词重第73页
      句子分值第73-75页
      句子相似度矩阵第75页
    ·句子抽取模块第75-77页
    ·实验结果第77-79页
      实验数据第77页
      评测方法第77页
      评测结果第77-79页
    ·结论第79页
  ·小结第79-81页
第5章 基于混合模型的句子排序策略第81-94页
  ·相关研究第82-84页
  ·混合模型第84-87页
    ·句间关系第84-86页
      位置关系第84页
      话题关系第84-85页
      依赖关系第85-86页
      时间关系第86页
    ·混合模型第86-87页
  ·确定顺序第87-89页
  ·实验结果第89-93页
    ·实验数据第89-90页
    ·实验结果第90-93页
      与人工排序的距离第90-92页
      ROUGE 得分第92-93页
  ·小结第93-94页
第6章 基于基本要素的文摘内容连贯性评测模型第94-107页
  ·概述第94-97页
  ·相关研究第97-98页
  ·文摘内容连贯性评测模型第98-103页
  ·实验结果第103-106页
    转移概率估计第103-105页
    文摘连贯性模型评价第105-106页
  ·小结第106-107页
第7章 结论与展望第107-110页
  ·结论第107-108页
  ·展望第108-110页
参考文献第110-120页
附录A 图表索引第120-122页
附录B 攻读博士学位期间科研情况第122-124页
致谢第124页
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