基于概念向量空间模型的中文自动文摘系统  

Automatic Chinese Summarization System Based on Conceptual Vector Space Model

作　　者：王萌[1] 何婷婷[1] 张伟[1] 

机构地区：[1]华中师范大学计算机科学系,武汉430079

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第1期107-110,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家语言文字应用委员会"十五"应用项目(编号:ZDI105-43B);湖北省自然科学基金项目(编号:2001ABB012)

摘　　要：文章提出了一种基于hownet提取出词语的词义,用词语的词义代替传统的词形频率统计方法,并基于词义排歧建立主题语义概念向量空间模型。通过对抽取出的语句进行句子相似度的计算提高文摘精确度,设计实现了一个中文自动文摘系统。The paper presents a novel approach to Chinese summarization.The novelty lies in extracting the word sense based on hownet,morphology statistical approach is replaced by word sense,and thematic semantic conceptual vector space model that is based on word sense disambiguation is established.An effective automatic Chinese summarization system is developed,by using computation of sentence similarity to improve precision of summarization.

关 键 词：HOWNET 自动文摘 概念向量空间模型 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]