本文關(guān)鍵詞：基于CR-PageRank算法的個(gè)人事件自動摘要研究

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【摘要】：是獲取微博重要信息的一種手段,但微博的短文本、高冗余、高噪聲等特征對于自動摘要造成較大的影響。為此,提出一種基于個(gè)人微博內(nèi)容與相關(guān)性的事件摘要提取算法CR-PageRank。將微博事件集構(gòu)建成事件圖,結(jié)合微博內(nèi)容質(zhì)量,利用CR-PageRank算法計(jì)算出微博的總權(quán)重,選取有代表性的微博生成初始摘要進(jìn)行可讀性加工,使摘要更具可讀性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法相對于TextRank算法和LexRank算法,準(zhǔn)確率和召回率明顯提高,而且生成的摘要內(nèi)容簡潔,信息全面,閱讀性好。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： CR-PageRank算法 內(nèi)容質(zhì)量 個(gè)人事件 事件摘要 人工評測
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61163025) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金(2015MS0621)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 中文引用格式:高永兵,王宇,馬占飛.基于CR-PageRank算法的個(gè)人事件自動摘要研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(11):64-69.英文引用格式:Gao Yongbing,Wang Yu,Ma Zhanfei.Research on Automatic Summarization of Personal Events Basedon CR-PageRank Algorithm[J].Computer Engine

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：807786