會議摘要提取技術與評估方法的研究.pdf

1、信息技術的發(fā)展日新月異，人們獲得信息的渠道也是多種多樣，用戶如何從海量的信息中獲得所需要的摘要信息已經(jīng)成為當今信息領域研究的一個熱門話題?，F(xiàn)如今，每天的會議數(shù)不勝數(shù)，且由于會議的本身自發(fā)性的特征，從而很容易出現(xiàn)一些與會議內(nèi)容無關的話題，人們?nèi)羰腔ㄙM時間去參加這些會議或者瀏覽會議全部內(nèi)容必定浪費大量的時間，若是人們能夠通過瀏覽會議摘要就可以獲得會議有效信息的話，不僅能夠節(jié)約冗長的參會時間，而且也提高了信息訪問的工作效率。自動會議摘要提取系

2、統(tǒng)使得用戶僅僅通過瀏覽會議摘要就可以知道會議的內(nèi)容，從而避免了用戶訪問冗余信息，該系統(tǒng)目前引起了研究者的廣泛關注。
　　會議摘要提取技術主要包括有監(jiān)督學習方法和無監(jiān)督學習方法，在使用有監(jiān)督學習方法進行會議摘要提取時，摘要提取的任務被視為一個二元分類問題旨在決定一個句子是否為摘要句。有監(jiān)督學習方法重點描述了支持向量機SVM方法，SVM二元分類方法是近幾年廣泛使用的分類方法，SVM在很多二元分類任務中具有較好的性能，然而那些接近分類面

3、的樣本本身不具備劃分摘要句與非摘要句的明顯特征，雖然這些樣本的置信值有大小區(qū)分，但是仍然是處于分類上的一個模糊地帶，相互之間不存在明顯的優(yōu)先級。針對SVM存在的一些缺陷，后又使用MMR方法對SVM進行了后處理，并通過實驗表明MMR方法不僅可以去除摘要中的冗余信息，而且相比單純使用SVM方法進行摘要提取時性能更高。
　　本文以會議文本為處理對象，以SVM和MMR摘要提取算法為基礎，針對當前會議是圍繞某個特定的主題進行討論和交流的特點