基于淺層語義分析的文本摘要方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、當(dāng)前,互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速普及使得信息資源爆炸性增長(zhǎng)。豐富的信息資源一方面給人們帶來極大便利,同時(shí)也在有效資源的選擇上面臨諸多困難。從網(wǎng)絡(luò)信息資源的類型來看,非結(jié)構(gòu)化資源的比例呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),所涉及的處理技術(shù)相比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言具備更大的難度。其中,文本類型信息具有典型的非結(jié)構(gòu)化特征,對(duì)其進(jìn)行有效分析和處理在互聯(lián)網(wǎng)以及諸多行業(yè)中具有十分重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。
  文本摘要是文本信息處理中的一個(gè)非常重要的組成部分。在實(shí)現(xiàn)方法上,

2、本文使用的淺層語義特征區(qū)別于常用的詞語特征,研究的重點(diǎn)不再是可以觀察到的構(gòu)成文章的詞語、句子等基本信息,而是隱藏在這些句子、詞語背后,更深層次的語義信息,稱之為主題特征。通過對(duì)文章主題特征的挖掘與分析,可以進(jìn)一步得到主題-詞語的關(guān)聯(lián),主題-句子的關(guān)聯(lián)?;谶@種關(guān)聯(lián)關(guān)系衡量句子或者詞語表達(dá)文章主題的能力,從而選擇出能夠完整表達(dá)文章主題的句子作為文本摘要。
  本文在詳細(xì)闡述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先基于主題對(duì)句子關(guān)聯(lián)度計(jì)算進(jìn)行了針

3、對(duì)性研究,提出一種新的衡量句子與句子相關(guān)性的方法,在語義層面,充分利用主題對(duì)文章的表達(dá)能力,基于主題在句子上的概率分布,使用相對(duì)熵來計(jì)算兩個(gè)句子上主題概率分布的差異性來確定句子相關(guān)度,同時(shí)將文本歸結(jié)為三類內(nèi)容,作為摘要提取的依據(jù),并在NLPCC2015數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
  同時(shí),論文基于主題和圖模型改進(jìn)了文本摘要算法。通過 LDA模型挖掘出文本語義層面的主題特征,分析文本中詞語和主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系,基于改進(jìn)的圖模型進(jìn)行文本摘要

4、,改進(jìn)其以往的建邊方式,使用主題關(guān)聯(lián)來確定不同節(jié)點(diǎn)之間是否建邊。并在 DUC數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,其 ROUGE分?jǐn)?shù)在比較的幾種算法中得分最高。
  最后,在文本摘要關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上搭建了一個(gè)文本摘要功能演示系統(tǒng)?;赟truts2、Hibernate框架,結(jié)合sitemesh、JQuery、CSS、JSP、HTML等技術(shù),可以通過在輸入框中輸入文本或者提交文檔的方式實(shí)時(shí)得到文本摘要的分析結(jié)果。
  本文所研究?jī)?nèi)容已經(jīng)在實(shí)際項(xiàng)目中

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