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中文摘要：
多文档摘要是一种文本浓缩技术，旨在为多篇文档生成一篇能概括主要内容的摘要，对海量信息服务具有很好的应用价值。本项目的特色是采用hLDA为中文多文档数据集建模，与中文语言特点相结合进行结果分析与模型优化，探索性能更好适用性更强的中文多文档摘要新方法。hLDA是一种无监督贝叶斯非参方法，不仅能在大规模离散无结构数据中挖掘潜在主题，组织成更符合人类认知的层次语义结构，而且能自动适应开放数据集的增长。相对已有的英文hLDA摘要，本项目的创新点主要有专门针对中文多文档语料集展开研究，将实现一种简单易行的无监督方法，不需要借助理想摘要的指导,对hLDA建模结果在中文语言应用上的优缺点进行深入分析，包括结合中文词法、句法分析及相似度计算等对主题路径的聚集与分离、词语层次分布等详细信息与人类认知的语义结构进行比较，并进行模型优化，充分利用潜在主题路径及主题间抽象层次关系，融合语言特征来实现文摘句抽取。
结论摘要：
英文主题词Multi-document summarization；Chinese Multi-document summarization；hLDA；hierarchical topic modeling；semantic features
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