检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张培颖[1]
机构地区:[1]中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东东营257061
出 处:《计算机工程与应用》2009年第25期145-147,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青年教师创新基金
摘 要:针对现有自动文摘内部评价方法存在主观性强,无法体现深层语义的缺陷,提出利用概率潜在语义分析计算原文和待评价摘要在潜在语义上的贡献,通过相似度的比较,得出符合原文语义的文摘。整个评价方法无需人为干预,实验表明,基于语义相似度的评价方法实现简单、效果稳定,是一种更接近自然模型的评价方法。Against to the shortcoming of strong subjectivity and the lack of deep-layer semantic information in existing internal evaluation of automatic summarization,by using probability latent semantic analysis to calculate the contribution on semantics including the original document and summaries,and then the similarity is compared.The summary which matches to semantic information of original document is got.Without human intervention,the results show that the evaluation method based on the semantic similarity has the feature of simplicity and stability and is closer to the natural model.
分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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