本文選題：詞向量　切入點：詞包向量　出處：《現(xiàn)代情報》2017年02期

【摘要】：[目的]利用向量空間描述語義信息,研究基于詞向量包的自動文摘方法;[方法]文摘是文獻(xiàn)內(nèi)容縮短的精確表達(dá);而詞向量包可以在同一個向量空間下表示詞、短語、句子、段落和篇章,其空間距離用于反映語義相似度。提出一種基于詞向量包的自動文摘方法,用詞向量包的表示距離衡量句子與整篇文獻(xiàn)的語義相似度,將與文獻(xiàn)語義相似的句子抽取出來最終形成文摘;[結(jié)果]在DUC01數(shù)據(jù)集上,實驗結(jié)果表明,該方法能夠生成高質(zhì)量的文摘,結(jié)果明顯優(yōu)于其它方法;[結(jié)論]實驗證明該方法明顯提升了自動文摘的性能。
[Abstract]:[objective] to describe the semantic information in vector space and study the automatic abstract method based on word vector packet. [methods] Abstract is an accurate expression of shortened document content, and word vector packet can represent words, phrases and sentences in the same vector space.The spatial distance of paragraphs and texts is used to reflect semantic similarity.An automatic summarization method based on word vector packet is proposed. The representation distance of the lexical vector packet measures the semantic similarity between the sentence and the whole document, and the sentence similar to the document semantic is extracted to form the abstract. [results] on the DUC01 data set,The experimental results show that this method can produce high quality abstracts, and the results are obviously superior to those of other methods. [conclusion] experiments show that this method can improve the performance of automatic abstracts obviously.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學(xué)圖書館;內(nèi)蒙古大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然基金項目“基于領(lǐng)域本體的蒙古文數(shù)字資源整合機制研究”(項目編號:71163029)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1708258