基于用户查询扩展的自动摘要技术  

Automatic summarization based on user's query expansion

作　　者：陈志敏[1] 姜艺[1] 赵耀[1] 

机构地区：[1]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009

出　　处：《计算机应用研究》2011年第6期2188-2190,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673060)

摘　　要：提出了一种新的文档自动摘要方法,利用非负矩阵分解算法将原始文档表示为若干语义特征向量的线性组合,通过相似性计算来确定与用户查询高度相关的语义特征向量,抽取在该向量上具有较大投影系数的句子作为摘要。在此过程中,多次采用相关反馈技术对用户查询进行扩展优化。实验表明,该方法所得摘要在突出文档主题的同时,体现了用户的需求和兴趣,有效改善了信息检索的效率。This paper proposed a new document automatic summarization method using non-negative matrix factorization（NMF） and relevance feedback（RF）.Firstly,represented the original document as the corresponding semantic feature vector by NMF and the extended user＇s initial query Key words：by RF,then extracted highly correlative sentences as a summary by calculating the similarity between expand query and semantic feature vector.Experiments show that the final summary can embody the document theme and reflect the user＇s need and interest,improve the efficiency of information retrieval effectively.

关 键 词：自动摘要 非负矩阵分解 相关反馈 查询扩展 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]