本文關鍵詞：基于語義重構的文本摘要算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯網技術的快速發(fā)展產生了數據爆炸和信息過載的問題,同時現代生活節(jié)奏的加快催生了用戶快速閱讀的需求,使得文本自動摘要技術成為了當今科學界的研究熱點。相比其他自然語言處理任務,自動摘要技術的挑戰(zhàn)在于摘要的評價指標無法精準量化,極具主觀性,而且自動摘要往往深受冗余信息的困擾。目前主流的自動摘要算法是通過預先定義某個指標,對所有句子進行打分,然后對句子排序并抽取top-k作為生成摘要。然而這些抽取排序模型一方面對句子獨立打分,孤立了句子之間的聯系,忽略了文章的結構信息；一方面選取的評分指標通常是詞素級別或者統(tǒng)計特征,缺乏語義信息。針對這些缺點,我們設想一個高質量的摘要能夠很好地還原原文的語義,進而提出了語義重構模型：通過尋找能夠以最小損失重構原文語義的句子集作為最后的生成摘要。本文的工作主要包括兩個方面：(1)針對詞袋模型的高維稀疏、缺乏語義信息的現象,設計了兩種簡單有效的語義向量化方式表示文本,分別是基于神經語言模型的詞嵌入加權方法和基于多層自編碼網絡的深度降維方法。并通過句子分類實驗證明了這兩種向量化方式都能得到緊湊且具有語義的文本表示。(2)分別設計了基于二次規(guī)劃的線性重構策略和更為平滑靈活的非線性重構策略,以得到能最佳還原原文的句子并作為結果摘要。另外通過冗余消減手段在改進了重構策略并提高了摘要質量。最后在DUC標準數據集上的摘要實驗對比,證明了本文的語義重構模型的合理性和有效性。
【關鍵詞】：自動摘要 語義重構 詞嵌入 語義表示
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 自動摘要的研究背景10-11
• 1.2 自動摘要的分類11-12
• 1.3 自動摘要的挑戰(zhàn)12-14
• 1.4 本文工作和組織結構14-16
• 第二章 文本摘要的相關研究16-26
• 2.1 句子排序抽取法16-20
• 2.1.1 基于統(tǒng)計信皇16-18
• 2.1.2 句子聚類和圖模型18-19
• 2.1.3 機器學習19-20
• 2.2 基于語言學方法20-22
• 2.2.1 詞匯鏈20-21
• 2.2.2 LSA21
• 2.2.3 互參信息和修辭結構21-22
• 2.3 特殊文體或領域的摘要方法22-26
• 2.3.1 醫(yī)學摘要22-23
• 2.3.2 期刊摘要23
• 2.3.3 郵件摘要23-24
• 2.3.4 網頁摘要24-26
• 第三章 文本的語義表示26-37
• 3.1 引言26-27
• 3.2 詞嵌入加權27-30
• 3.3 深度降維30-34
• 3.4 實驗對比34-36
• 3.5 本章小結36-37
• 第四章 原文語義重構策略37-59
• 4.1 線性重構策略37-43
• 4.1.1 目標函數38-42
• 4.1.2 優(yōu)化方法42-43
• 4.2 非線性重構策略43-50
• 4.2.1 模型結構及訓練44-49
• 4.2.2 摘要提取49-50
• 4.3 冗余消減50-52
• 4.4 實驗對比52-58
• 4.4.1 數據集和評測工具52-54
• 4.4.2 對比實驗介紹54
• 4.4.3 實驗結果及分析54-58
• 4.5 本章小結58-59
• 第五章 總結與展望59-61
• 5.1 工作總結59-60
• 5.2 未來展望60-61
• 參考文獻61-66
• 致謝66-67
• 附錄67-68

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本文編號：320637