一种基于潜语义分析的中文网页自动摘要方法  

A new LSA-based automatic summary method to process Chinese Web page

作　　者：叶昭晖[1] 杨高峰[2] 杨岳湘[2] 

机构地区：[1]国防科学技术大学信息中心,湖南长沙410073 [2]国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073

出　　处：《广西大学学报（自然科学版）》2012年第2期341-345,共5页Journal of Guangxi University（Natural Science Edition）

基　　金：国家科技支撑计划项目(2008BAH37B05)

摘　　要：自动文摘的目的是借由计算机技术自动从原始文献中提取文摘,针对这一问题,提出了一种新的基于潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的中文自动摘要方法,该方法利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)来获得文章的语义结构,以句子和全文的相似度为依据抽取一组句子作为文章的摘要,提升了自动摘要的效率和精度,并重点介绍了该方法的基本思想、特点以及实现方法。实验结果表明,该方法在实践中取得了预期的效果。The purpose of automatic summarization is to extract Abstracts from the original literature automatically by computer technology.According to the problem,this paper proposes a new Chinese automatic summary method based on LSA.This method obtains the text semantic structure by using Singular Value Decomposition（SVD）,and extracts a set of sentences based on similarity between sentences and the text as the summarization of the text,enhancing the efficiency and precision of automatic summary.This paper mainly introduces the basic idea,characteristics and implementation method.The experimental results show that this method gets the expected effectiveness.

关 键 词：潜在语义分析 奇异值分解 自动摘要 

分 类 号：TP30[自动化与计算机技术—计算机系统结构]