本文選題：自動摘要　切入點：云計算　出處：《情報雜志》2017年06期

【摘要】：[目的/意義]現(xiàn)有文本自動摘要算法普遍存在處理速度慢、壓縮率不足或摘要質(zhì)量不高等問題,如何高效處理、有效利用海量文本是圖書館信息管理及服務(wù)一個重要的研究方向。[方法/過程]提出了一種云計算平臺下基于聚類與語義相似分析的多文本自動摘要方法。該方法在文本向量化基礎(chǔ)上,通過MapReduce框架對多文本進行聚類、主題抽取、主題詞及語義相似詞頻率統(tǒng)計等處理,然后摘取主題句構(gòu)造出多文本摘要。[結(jié)果/結(jié)論]實驗結(jié)果證實,基于聚類與語義相似分析的MapReduce自動摘要架構(gòu)在生成大規(guī)模多文本摘要時,不但具有較好的時間性能,同時也具有較好的壓縮效果并保證較高的摘要質(zhì)量。
[Abstract]:[purpose / significance] existing automatic text summarization algorithms generally have problems such as slow processing speed, low compression ratio or low summary quality, and how to deal with them efficiently. Effective use of mass text is an important research direction of library information management and service. [method / process] this paper proposes a multi-text automatic summary method based on clustering and semantic similarity analysis in cloud computing platform. On the basis of text vectorization, Through the MapReduce framework, we deal with multi-text clustering, topic extraction, topic words and semantic similar words frequency statistics, then extract topic sentences to construct multi-text abstracts. [results / conclusions] Experimental results prove that, The MapReduce automatic summary architecture based on clustering and semantic similarity analysis not only has good time performance but also has good compression effect and high summary quality when generating large scale multi-text abstracts.
【作者單位】： 廣州航海學(xué)院圖書館;
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1687000