基于明确语义分析的自动文摘算法  

Automatic Abstraction Algorithm Based on Explicit Semantic Analysis

作　　者：陈燕[1] 龙建勋[2] 

机构地区：[1]重庆医药高等专科学校图书馆,重庆400030 [2]重庆大学机械工程学院,重庆400030

出　　处：《计算机工程》2011年第3期183-185,共3页Computer Engineering

摘　　要：不同于传统采用统计学习方式的自动文摘算法,利用维基百科等知识密集的资源建立概念空间,在该空间中对词语进行语义解释,进而解释词语及文本片段的语义,由此提出一种基于明确语义分析的自动文摘算法。实验结果证明,相比传统算法,该算法精度更高,用更少的句子即可获得更高的信息覆盖率。Different from the widely used automatic abstraction algorithm based on statistical learning method, this paper proposes an automatic abstraction algorithm based on Explicit Semantic Analysis（ESA） to analyze the meaning of words and document fragments in a concept space built with knowledge-intensive resources such as Wikipedia. Experimental result shows that, compared with traditional algorithm, it reaches better accuracy and higher information coverage rate while with less sentences.

关 键 词：自动文摘 明确语义分析 维基百科 概念空间 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]