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基于宏微观重要性判别模型的时序多文档文摘

《计算机研究与发展》2009年 第7期 | 贺瑞芳 秦兵 刘挺 潘越群 李生   哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室 哈尔滨150001
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摘 要:时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性,提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
【关键词】 时序多文档文摘 时序语义标注 宏微观重要性判别模型 内容选择
【出 处】 《计算机研究与发展》2009年 第7期 1184-1191页 共8页
【收 录】 中文科技期刊数据库