基于无向图构建策略的主题句抽取  

Subject Sentence Extraction Based on Undirected Graph Construction

作　　者：葛斌[1] 李芳芳[1] 李阜[1] 肖卫东[1] 

机构地区：[1]国防科技大学C4ISR技术国防科技重点实验室,长沙410073

出　　处：《计算机科学》2011年第5期181-185,共5页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金项目(60903225;60172012)资助

摘　　要：基于文档句构建无向图,将主题句的抽取问题转换为无向图中节点的权重计算问题。首先利用滑窗方法抽取主题词,构建空间向量并生成无向图,然后基于向量空间模型计算边权重,最后利用文档句相似度矩阵的权重模型对文档句权重进行建模与计算,依据压缩比得到文档的主题句。实验表明,该方法在不同的压缩比下生成的摘要质量高,主题句抽取结果接近于人工摘要,召回率和准确率综合指数较高。Undirected graph based on the sentence was proposed.The problem of sentence extraction was transformed to computing undirected graph node weights.This paper first proposed sliding window-based

关 键 词：主题句抽取 无向图 文档句权重 自动文摘 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]