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摘要:在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息.针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合,如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子来生成文本的摘要候选句群.对得到的摘要候选句群作冗余处理,以除去候选句群中相似度较高的句子,得到最终的文本摘要.最后通过实验验证,该算法能够提高生成摘要的准确性,表明了该算法的有效性....
摘要:如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务.针对当前新词发现存在的问题,提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法.通过计算候选词语与其右邻接字的互信息来逐字扩展,得到候选新词;并通过计算邻接熵、删除候选新词的首尾停用词和过滤旧词语等方法来过滤候选新词,最终得到新词集.解决了因切词错误导致部分新词无法识别以及通过n-gram方法导致大量重复词串和垃圾词串识别为新词的问题.最后通过实验验证了该算法的有效性....
摘要:如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务,针对当前新词发现存在的问题,提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法.通过计算候选词语与其右邻接字的互信息来逐字扩展,得到候选新词;并通过计算邻接熵、删除候选新词的首尾停用词和过滤旧词语等方法来过滤候选新词,最终得到新词集.解决了因切词错误导致部分新词无法识别以及通过n-gram方法导致大量重复词串和垃圾词串识别为新词的问题,最后通过实验验证了该算法的有效性....
摘要:在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息.首先,针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法,一方面考虑句子间的相似性,另一方面,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合,如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子,来生成文本的摘要候选句群;然后对得到的摘要候选句群做冗余处理,以除去候选句群中相似度较高的句子,得到最终的文本摘要.最后通过实验验证,该算法能够提高生成摘要的准确性,表明了该算法的有效性....
[硕士论文] 刘伟童
计算机应用技术 山东师范大学 2019(学位年度)
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