基于HowNet概念获取的中文自动文摘系统  

Automatic Chinese Text Summarization System Based on Conceptual Vector Space Model

作　　者：王萌[1] 何婷婷[1] 姬东鸿[2] 王晓荣[1] 

机构地区：[1]华中师范大学计算机科学系,武汉430079 [2]新加坡信息通讯研究所,新加坡119672

出　　处：《中文信息学报》2005年第3期87-93,共7页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家自然科学基金项目 (6 0 4 42 0 0 5 ) ;教育部科学技术研究资助项目 (10 5 117) ;国家语言文字应用委员会资助项目 (ZDI10 5 - 43B) ;国家重点基础研究 973资助项目 (2 0 0 4CB 31810 4 )

摘　　要：本文提出了一种中文自动文摘的方法。不同于其它的基于词频统计的一般方法,运用概念(词义)作为特征取代词语。用概念统计代替传统的词形频率统计方法,建立概念向量空间模型,计算出句子重要度,并对句子进行冗余度计算,抽取文摘句。对于文摘测试,采用两种不同的方法进行测试:一是用机器文摘和专家文摘进行比较的内部测试;二是对不同文摘方法进行分类,通过对分类正确率的比较的外部评测方法。The paper presents an approach for Chinese text summarization. Unlike normal statistical method, we use concept (word sense) as feature, instead of word. Weight of sentence can be carried out in terms of weight of paragraph and thematic conceptual vector space model, after the weight of all the sentences have been carried out, the weights are ordering according to their magnitude. Sentences with high weight are selected as summarization sentences. In order to evaluate the summarization system, we use two different methods; one is to compare machine abstracts with manual abstract. The other is to compare the precision between different methods of summarization.

关 键 词：计算机应用 中文信息处理 HOWNET 自动文摘 概念向量空间模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]