面向长文本的抽取式摘要生成方法  

作　　者：全安坤 李红莲[1] 

机构地区：[1]北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第20期8-12,16,共6页Computer Knowledge and Technology

基　　金：北京信息科技大学“勤信人才”培育计划基金项目(项目编号:QXTCP B201908)。

摘　　要：为了缓解自动文本摘要技术在长文本上效果不理想的问题,提出了一种面向长文本的抽取式摘要生成方法。首先,使用WoBERT模型获取融入义原信息的文本特征,并利用句子间的余弦相似度代替TextRank中边的权重进行迭代运算,得到句子的TextRank分数,其次利用LDA主题模型获取文章的主题关键词,根据句子中关键词出现频次得到句子的关键词得分,然后将句子的TextRank分数与关键词分数进行加权求和,得到的值应用于MMR算法进行冗余信息处理,最终抽取每篇文章中MMR值较高的3个句子组合成摘要。实验结果表明,所提方法与当前主流模型相比,生成的摘要质量有所提升。

关 键 词：长文本 抽取式摘要 主题关键词 义原 冗余信息处理 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]