為最大化生成摘要的信息量,提出一種基于布谷鳥搜索（CS）算法與多目標(biāo)函數(shù)的多文檔摘要方法。對(duì)多文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,通過句子分割、分詞、移除停用詞和詞干化將文檔轉(zhuǎn)化為詞語的基本處理形式,計(jì)算經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的句子信息量得分并將其作為CS算法的輸入,再基于多目標(biāo)函數(shù)生成包含原始文檔重要信息的句子以組成最終的摘要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于粒子群優(yōu)化算法和雙層K最近鄰算法的多文檔摘要方法相比,該方法在最大化生成摘要信息量的前提下,保證了高可讀性和低冗余性,并且在DUC基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的摘要平均準(zhǔn)確度高達(dá)0.99。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程. 2020,46(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

多文檔摘要處理流程

預(yù)處理流程

在輸入表示階段,使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)句子的權(quán)重(術(shù)語頻率之和),即句子信息量得分,將句子信息量得分作為算法輸入,其流程如圖3所示。1.3 摘要表示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于word2vec的中文自動(dòng)摘要方法研究[D]. 王雪霏.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
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本文編號(hào)：3485246