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自适应主题融合的多文档自动摘要算法
  • ISSN号：1672-7207
  • 期刊名称：中南大学学报(自然科学版)
  • 时间：2013.7.1
  • 页码：205-209
  • 分类：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]大连工业大学信息科学与工程学院, [2]大连海事大学信息科学技术学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(61073133,61175053,61272369)
  • 相关项目：面向文本分类的迁移学习和半监督学习方法研究
作者： 肖智博|路莹|唐晓君|肖鹏|
关键词： 多文档摘要, 主题模型, 自适应学习, 信息熵
中文摘要：

在LDA主题模型的基础上,提出自适应主题融合的多文档自动摘要算法。考虑到标题信息对摘要形成有很强的指示作用,为文档的标题和正文内容分别建立主题模型,并对2个模型进行融合。融合过程中,根据2种形态的信息熵进行自适应不对称学习,从而对不同形态的主题分布进行加权处理。融合后的模型适当地关联了标题和正文的信息,因此能够有助于摘要质量的提高。实验结果表明:自适应主题融合的多文档自动摘要算法在DUC2002标准数据集上取得了较好的效果。

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期刊信息
  • 《中南大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编：黄伯云
  • 地址：湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编：410083
  • 邮箱：zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话：0731-88879765
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-7207
  • 国内统一刊号：ISSN：43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:20874