基于文本聚类的多文档自动文摘研究  

Research on Multi-Document Automatic Abstracting Based on Text Clustering

作　　者：郭庆琳[1] 吴克河[1] 吴慧芳[1] 李存斌[1] 

机构地区：[1]华北电力大学计算机科学与技术学院,北京,102206 华北电力大学计算机科学与技术学院,北京,102206 北京信息科技大学人文社科学院,北京,100101 华北电力大学计算机科学与技术学院,北京,102206

出　　处：《计算机研究与发展》2007年第z2期140-144,共5页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2004AA1Z2450);国家自然科学基金项目(70572090,60305009);华北电力大学博士学位教师科研基金项目(H0585)

摘　　要：针对当前自动文摘方法的不足,提出了基于文本聚类的自动文摘实现方法.可以克服常规自动文摘方法的不足,使文摘的质量和效果得到大大的提高.将文本聚类引入自动文摘中,不但使单文档的文摘质量得到提高,而且能够实现多文档的自动文摘,这是现有的自动文摘技术所没有涉及的.实现了面向"塑料"行业的基于文本聚类的自动文摘系统TCAAS.实验表明该方法可行, 对自动文摘系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值.

关 键 词：自动文摘 文本聚类 自然语言理解 多文档 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]