基于事件的多主题文本自动文摘方法  

Event-based Automatic Summarization Method for Multiple Topics Text

作　　者：廖涛[1,2] 刘宗田[1] 王先传[1] 

机构地区：[1]上海大学计算机工程与科学学院,上海200072 [2]安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001

出　　处：《计算机工程》2013年第3期236-240,共5页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60975033);安徽省高等学校优秀青年人才基金资助项目(2010SQRL050)

摘　　要：通过对自动文摘技术的研究,针对叙事类文本,以事件作为基本语义单元,提出一种基于事件的多主题文本自动文摘方法。利用事件和事件间的关系构建事件网络文本表示模型,使用社区划分算法解决子事件主题划分问题。实验结果表明,该方法提取出的摘要准确率、召回率及F值较高,能更好地概括文本的内容。By studying the technology of automatic summarization, this paper considers the event as a basic semantic unit for narrative texts, and presents a new event-based method for automatic summarization in multiple topics text. This method utilizes events and the relationship between events to build event-network text representation model, and uses the algorithm of community detection to solve the problem of sub-event topic partition. Experimental results show that this method extracts a summary of higher precision, recall and F vaule, and better summarizes the content of the text.

关 键 词：多主题文本 自动文摘 文本表示 图结构 事件网络 主题划分 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]