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中文摘要: 传统的基于统计的自动文摘方法以词语作为文本信息的基本单位,没有考虑到词语在不同语言环境下的具体语义,导致文摘精度不高.为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于文本组块的自动文摘方法.系统利用中科院的ICTCLAS软件对文档进行分词和词性标注,并根据一系列的规则,将相关的词语构造成组块.由句子中出现的组块作为衡量句子重要性的标准选出文摘句.文中给出了自动文摘的评价方法和实验结果,跟传统的基于词语的文摘相比较,实验结果表明基于文本组块的自动文摘系统生成的文摘句精度更高,更能全面反映原文的主要内容.
中文关键词: 自然语言处理 文本组块 自动文摘 统计方法 向量空间模型
Abstract:
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文章编号: 中图分类号: 文献标志码:
基金项目:
Author Name | Affiliation |
索红光 | 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 山东东营 257061 |
曹淑英 | 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 山东东营 257061 |
Author Name | Affiliation |
索红光 | 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 山东东营 257061 |
曹淑英 | 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 山东东营 257061 |
引用文本:
索红光,曹淑英.基于组块的中文自动文摘系统研究.计算机系统应用,2007,16(3):97-100
.Research on the Chinese Automatic Abstracting System Based on Chunk.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2007,16(3):97-100
索红光,曹淑英.基于组块的中文自动文摘系统研究.计算机系统应用,2007,16(3):97-100
.Research on the Chinese Automatic Abstracting System Based on Chunk.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2007,16(3):97-100