【摘要】：經(jīng)典的TextRank算法在文檔的自動(dòng)摘要提取時(shí)往往只考慮了句子節(jié)點(diǎn)間的相似性,而忽略了文檔的篇章結(jié)構(gòu)及句子的上下文信息。針對(duì)這些問題,結(jié)合中文文本的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出一種改進(jìn)后的iTextRank算法,通過將標(biāo)題、段落、特殊句子、句子位置和長度等信息引入到TextRank網(wǎng)絡(luò)圖的構(gòu)造中,給出改進(jìn)后的句子相似度計(jì)算方法及權(quán)重調(diào)整因子,并將其應(yīng)用于中文文本的自動(dòng)摘要提取,同時(shí)分析了算法的時(shí)間復(fù)雜度。最后,實(shí)驗(yàn)證明iTextRank比經(jīng)典的TextRank方法具有更高的準(zhǔn)確率和更低的召回率。
[Abstract]:The classical TextRank algorithm only considers the similarity between sentence nodes and ignores the text structure of the document and the context information of the sentence. Aiming at these problems and combining the structural characteristics of Chinese text, an improved iTextRank algorithm is proposed, which introduces the information of title, paragraph, special sentence, sentence position and length into the construction of TextRank network graph. The improved sentence similarity calculation method and the weight adjustment factor are presented and applied to the automatic summary extraction of Chinese text. The time complexity of the algorithm is also analyzed. Finally, the experimental results show that iTextRank has higher accuracy and lower recall than the classical TextRank method.
【作者單位】： 廣東藥科大學(xué)醫(yī)藥信息工程學(xué)院;華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金(2015A030310318) 廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)研究基金項(xiàng)目(A2015065) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61103038)資助
【分類號(hào)】：TP391.1

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