密度聚类模式下一种基于层次的自动文摘方法研究

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一种基于词序信息的自动文摘方法

维普资讯
第２卷第１８期
ＶＯ１２８．
ＮＯ．１
计算机工程与设计
ＣｏｕｅｇｎｅｎｎｓｇｍｐｔｒＥｎｉｅｒｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年１０７月
Ｊｎ．２０ａ０７
一
种基于词序信息的自动文摘方法
动文摘质量。
关键词：自动文摘；词序；向量空间模型；相似度；权重
ห้องสมุดไป่ตู้
中图法分类号：Ｐ９Ｔ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２０）１０７－４１０．０４（０７０－１８０
Ａｕｏｔｅｔｕｔｍａｉｔｘｍｍａｉａｉｎｂｓｄｏｒｒｅｃｓｒｚｔａｅｎｗｏｄｏｄｒｏ
于聚类的方法实现了词序组的向量表示并以此刻画句子、段落、文本，通过线性插值将基于不同长度词序组的相似度结果
予以综合。同时，出了新的基于含词序组重要性累计度的句子或段落的权重指标。实验证明利用词序信息可有效提高自提
ＡｂｔａｔＡｕｏｔｘｍｍａｉａｉｎｏｔｉｃｕａｅｓｉｒｔａｕｅｆｒｅｅｍｉｉｇｔｅｗｅｇｔｆｎｅｃｒａａｒｐ，ｂｔｓｒｃ：ｔｍａｉｔｔｕｃｅｓｒｚｔｂａｎａｃｒｔｉｌｉｍｅｓｏｔｒｎｎｉｈａｓｔｎｅｐｒｇａｈｏｍａｙｒｄｈｏｅｏａｕｔｅｃｍｍｏｌｏｔｍａｅｎｖｃｏｐｃｄｌｃｕｌｅｌｃｓｈｒｒｅｒｓｎｅｅｔｎｅ，ｐａｒｐｓａｄｔｘｓＡｈｏｎａｇｒｈｂｓｄｏｅｔｒａｅｍｏｅａｔａｌｎｇｅｔｅｗｏｄｏｄｒｅｅｔｄｉｓｎｅｃｓｉｓｙｔｐｎｒａｇａｈ，ｎｔ．ｅｎｗｏｕｔｎｌｃｅａｅｎｔｅｏｅｃｍｐｔｉａｈｍｅｂｓｄｏｍｂｎｔｎｏｎｉｈｏｉｇｗｏｄｉｐｏｏｅ，ｗｈｃｐｌｄｉｕｏｔｃｅｔｕａｏｓｈｃｉａｉｆｅｇｂｒｎｒｒｐｓｄｏｓｉｈｉａｐｉａｔｍａｉｘｍｍａｉａｉｎｓｅｎｔｓｒｚｔｏＴｅｅｔｒｅｒｓｎａｉｎｆｒｈｏｉａｉｎｏｅｇｂｒｎｒｈｃｏｐｅｅｔｔｅｃｍｂｎｔｏｆｉｈｏｇｗｏｄｉｉｌｍｅｔｄｖａｃｕｔｒｎｄｉｉｕｅｏｈａｔｒｚｎｅｔｎｖｒｏｏｔｎｉｓｍｐｅｎｅｉｌｓｉｇａｓｄｆｒａｃｅｉｇｓｎｅ－ｅｎｔｓｃｒｉ

基于密度的聚类方法

基于密度的聚类方法
基于密度的聚类方法是一种以数据点的密度为目标的聚类算法，
其目的是将使得数据中出现某些较为明显的簇或类的数据点聚集起来，而较少的或者稀少的簇则被分到一起，可以说是识别低密度区间、检
测复杂形态的簇的一种聚类算法。

其主要特点：首先，假设数据集中
存在着显著的聚集簇以及稀疏分布的点，对数据集进行预处理；其次，根据给定的阈值，找到每一个簇的局部密度高的点，将这些点判定为
核心点；然后，搜索局部密度很小的点，将其邻域内的点归入簇；最后，根据阈值确定簇的边缘以及簇的边界，以此来最终判定数据集中
存在的聚集簇。

聚类分析基本概念和方法

BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类
➢BIRCH 使用聚类特征来概括一个簇 ➢ 使用聚类特征树(CF-树)来表示聚类的层次结构 ➢ 这些结构帮助聚类方法在大型数据库甚至在流数据库中
取得好的速度和伸缩性 ➢ 这些结构使得BIRCH方法对新对象增量或动态聚类也非
常有效
BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类
：Chameleon：使用动态的建模的多阶段层次聚类是为大量数值数据聚类设计的
克服了凝聚聚类方法所面分临的裂两个的困难层次聚类方法使用自顶向下的策略。
阶段二：BIRCH采用某个(选定的)聚类算法对CF树的叶节点进行聚类，把稀疏的簇当做离群点删除，而把稠密的簇合并为更大的簇。这是基于密度的聚类方法的主要策略，该方法可以发现非球状的簇。
分裂的层次聚类算法DIANA(Divisive ANAlysis)；两个簇Ci和Cj的相对接近度RC(Ci,Cj)定义为Ci和Cj之间的绝对接近度关于两个簇Ci和Cj的内部互连度的规范化，定义如下： BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类它们广泛用在许多聚类分析应用中。不能撤销先前步骤所做的工作 “如何在基于密度的聚类中发现稠密区域？”对象O密度可以用靠近O的对象数度量。最近邻聚类算法(nearest-neighbor clustering algorithm) ：DBSCAN：一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类无论使用凝聚方法还是只用分类方法，一个核心问题是度量两个簇之间的距离，其中每个簇一般是一个对象集。 BIRCH 使用聚类特征来概括一个簇如果一个对象的邻域至少包含MinPts个对象，则该对象是核心对象(core object)。
：凝聚的与分裂的层次聚类
➢ 凝聚的层次聚类算法AGNES(Agglomerative NESting)；

基于密度的聚类和基于网格的两大聚类算法

DBSCAN：基于高密度连通区域聚类 OPTICS：通过点排序识别聚类结构
DENCLUE:基于密度分布函数的聚类
2
DBSCAN

基于密度的簇是密度相连的点的集合主要思想
寻找被低密度区域分离的高密度区域只要临近区域的密度（单位大小上对象或数据点的数
目）超过某个阈值，就继续聚类

13
OPTICS：通过点排序识别聚类结构

数据集的排序可以用图形描述，有助于可视化和理解数据集中聚类结构，例如下图是一个简单的二维数据集的可达图。其中三个高斯“凸起”反映数据集中比较稠密的部分。
14
OPTICS：通过点排序识别聚类结构

Step 1：有序种子队列初始为空．结果队列初始为空； Step 2：如果所有点处理完毕．算法结束；否则选择一个未处理对象（即不在结果队列中）放人有序种子队列： Step 3：如果有序种子队列为空，返回Step 2，否则选择种子队列中的第一个对象P进行扩张： Step 3.1：如果P不是核心节点．转Step 4；否则，对P 的E邻域内任一未扩张的邻居q 进行如下处理 Step 3.1.1：如果q已在有序种子队列中且从P到 q的可达距离小于旧值，则更新q的可达距离，并调整q到相应位置以保证队列的有序性； Step 3.1.2：如果q不在有序种f队列中，则根据P 到q的可达距离将其插入有序队列； Step 4：从有序种子队列中删除P．并将P写入结果队列中，返回Step 3
Step4 否则（即p为核心对象），给 Neps(p)中的所有对象打上一个新的类标签 newid，然后将这些对象压入堆栈的Seeds中； Step5 让CurrentObject = Seeds.top；然后检索属于Neps(CurrentObject) 的所有对象；如果| Neps(CurrentObject) |>MinPts，则剔除已经打上标记的对象，将余下的未分类对象打上类标签newid，然后压入堆栈； Step6 Seeds.pop，判断Seeds是否为空，是，则执行Step1 ，否则执行Step5。

一种基于文本关系图的多文档自动摘要技术

了该系统的结构和算法，价了实验结果，出了未来的研究方向。评指关键词多文档自动摘要聚类信息检索ＴｘＴｌｇ算法文本关系图ｅｔｉｎｉ
照上一步得到的相似度值，建 “ 本关系图 ” 四是生成自己需要的信息，但搜索引擎一般是按照
大小为ｗ的块（ｌｋ，ｂｃ）计算每对邻近块之间的余弦相似度。算ｏ
法假设它们越相似，越有可能是一个主题的延续；反，果就相如
构、法以及实验结果和评价。算
２１２相邻块的相似度计算。对于每一个ｔｅ．．ｏｎ序列间ｋ隙号都会计算它的相似度的值，ｋｎ序列间隙号相似度就是ｔｅｏ编号从一训到的ｔｅ列和编号从ｉ１ｉ１训的ｏｎ序ｋ＋到＋＋ｔｅ序列之间的相似度。之间的相似度用余弦公式来计算，ｏｎｋ块给定两个块ｂ和ｂ，。２每个块含有训个ｔｅ序列，ｏｎｋ相似度计算公
的次数。
关信息聚成了一类，回信息数目尽管已经有所减少，是相返但对于用户的理解来说，目还是很大，户无法了解本类的整数用
体信息；是尽管聚类结果可以帮助用户定位一类相关文档，二但是由于没有给出其他相应说明信息，无法进一步定位到真正

基于文本聚类的自动文摘系统的研究与实现

维普资讯
第３２卷第４期
正２３
－。
计
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机
Ｆｂｕｒ０６ｅｒａｙ２０
№
４
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
Ｉ士论文・尊
文编１（２２Ｊｏ．３｛章号；０卜４（Ｊ） —Ｊ（ｌｏ８（４ｏ’ ３（６ —
文标码ｌ献识Ａ
中分号Ｔ３Ｉ田类：Ｐ９
基于文本聚类的自动文摘系统的研究与实现
郭庆琳，孝虑樊，柳长安
（．１华北电火学（北京州 ‘ 算机系，北京ｌ２０；２北京Ｊ大学计算机系，北京ｌ０１０２６．＝０８）０
作为自然浯言处理的一个蓖耍分支的计算机自动文摘已成为ｌｔｎｔｎｒｅ信息时代的必然需求…。自动文摘系指利用计ｅ
采用多层ＢＳ结构，从逻辑上分为Ｗｅ务器、应用服务器／ｂ服和数据库服务器。由Ｗｅｂ服务器提供系统的输入，出服务，输
库等。系统主要组成如Ｆ：（）１自动分词和标注模块；（）２基于统
ｉｌｍｅｔｄｍｐｅｎｅ
［ｅｏｄ］ＡｔａｃｂｔｃＴｘｃｓｒＮｔｌｎｕｇｎｅｓｎｉＫｙｒｓｕｍｔｓａｔｃｌｌｔ；ａａｌｇａｅｄｒａｄｇｗｏｉａｒ；ｕｅｕｌａｕｔｎ
算机自动地从原始文献中生成准确全面地反映义献中心内容、而且语言简洁连贯的摘耍。在某种意义上，信息检索变得比信息本身还重要。

一种主题句发现的中文自动文摘研究

本文提出了一种基于主题句发现的中文自动文摘算法。
数实现了一个术语长度的单调函数。术语长度术语频率方法
该算法包含了３个主要部分：（）１特征词发现。本文没有使用
传统的词语作为最小语义单位，而是采用一种新的术语抽取方法获得文本的术语，同时采用术语长度术语频率方法进行
法进行术语权重计算，获得特征词。利用一种改进的ｋｍａｓ－ｅｎ聚类算法进行句子聚类文摘，在各项指标上优于传统的文摘。
关健词：主题句发现；自动文摘；句子聚类；自然语言处理
ＣｈｎｓｔｍａｉｕｍａｉａｉｎｉｅｅＡｕｏｔｃＳｍｒｚｔｏＢａｅｎＴｈｍａｉｅｔｎｅＤｉｃｖｒｓｄ０ｅｔＳｎｅｃｓｏｅｙｃ
［ｓａｔＡｂｔｃ］ＡｕｏｔｕｒｔｍａｉｓｍｍａｉａｉｎｉｏｅｏｉｒｓａｃｉｌｓｉａｕａｌｎｕｇｒｃｓｉｇＴｉｐｐｒｐｏｏｅｐｃａＣｉｅｅｃｒｔｓｎｆｍａｎｅｅｒｈｆｄｎｎｔｒｌａｇａｅｐｏｅｓｎ．ｈｓａｅｒｐｓｓａｓｅｉｌｈｎｓｚｏｅ
中圈分类号：Ｔ３１Ｐ１
种主题句发现的中文自动文摘研究
壬荫，李春贵，唐培和，壬晓荣
（．广西工学院计算机工程系，柳州５５０１４０６；２．华中师范大学计算机科学系，武汉４０７）３０９
’
摘
要：出了一种基于主题句发现的中文自动文摘方法。提该方法使用术语代替传统的词语作为最小语义单位，采用术语长度术语频率方

国家语言监测与研究中心网络媒体语言分中心

国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中心National Language Resources Monitoring and Research Center（CNLR）Network Media Language Branch/分中心简介国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中心成立于2005年2月，由教育部语言文字信息管理司与华中师范大学共建。

建设目标：形成网络媒体语言资源监测的常态机制，构建动态、实时的超大规模网络媒体监测语料库，及时跟踪分析国家网络媒体语言生活实态，开展基于内容的信息检索及内容服务研究、服务于国家网络文化安全、国家语言政策制定、中文信息处理、语言教学与语言研究、数字化学习行为监测等。

主要工作1. 年度汉语盘点“汉语盘点－用一个字、一个词描述中国和世界”网络征集活动由国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中心、商务印书馆、新浪网联合主办。

该活动自2006年启动实施，已成功举行了五届。

◆2006年，“炒”、“和谐”与“乱”、“石油”分别当选中国和世界的关键字、词。

◆2007年，“涨”、“民生”与“油”、“全球变暖”分别当选中国和世界的关键字、词◆2008年，“和”、“改革开放30年”与“争”、“华尔街风暴”分别当选中国和世界的关键字、词◆2009年，“被”、“民生”与“浮”、“金融危机”分别当选中国和世界的关键字、词◆2010年，涨”、“给力”与“乱”、“军演”分别当选中国和世界的关键字、词。

2.网络舆情监测（1）网络媒体监测语料库建设本中心从2005年开始建设汉语网络媒体语料库，提出了面向论坛、博客、及新闻语料的适应性采集策略，实现了异构网络媒体语料的有效获取。

目前语料库规模已超过两千万篇，超过187 亿字符次，且每年以近200万篇的速度增加。

（2）网络媒体监测分析系统该系统提供模板化的信息采集定制方式，可以用户指定的网站作为信息来源，并可根据用户自定义的主题采集信息。

基于聚类分析的自动文摘中主题区域划分方法研究

２１年５月ｎｇｍｅｔｎｏｍａｉｎｚｔｏｉａＭａａｅｎｆｒｔｉａｉｎＩｏ
Ｍａ，０１ｙ２１
第ｌ４卷第９期
Ｖｏ．４，．１１Ｎｏ９
基于聚类分析的自动文摘中主题区域划分方法研究
［收稿日】０００ — ６期２１— ３１［作者简介】魏桂英（９９）女，１６一，河北承德人，北京科技大学经
济管理学院讲师，主要研究方向：据挖掘。数
计算全文句子的权重，然后依次挑选出权重较高的句子
作为摘要句。依次输出形成文摘。后者先对文章语义结
１引言
阅读摘要能更简洁准确地了解文章内容．节省浏览识别
随着信息技术的飞速发展．互联网上充斥着海量信息的时间。
国外对自动摘要的研究起步较早。９８年ＩＭ公１５Ｂ的数据。现有检索技术难以在如此海量的数据里快速有司的Ｌｈｕｎ最早提出了自动文摘技术的概念。按照自效地检索出用户所需的信息资源，其查准率和查全率难基于统计的机械性以令人满意。自动文摘技术能在一定程度上缓解这个问动文摘方法的不同大致可分为两类：主要题。它是一种通过计算机对文档内容进行处理，中选自动文摘和基于意义的理解性文摘。机械性文摘嘲从
如位置信息、率频出最能代表文章主旨的语句。将这些语句经过重组修饰使用统计方法获取文档的各种信息，组后以简洁的形式表达出来，形成摘要的技术。摘要在一统计等，从原文中挑选出最能代表文章主题的句子，
利用领域知识进行推定程度上涵盖了文章的主要内容。信息比标题丰富又比合后形成文章摘要。理解性文摘踟理判断，对文章进行句法分析和语义分析，得到文档的全文简练，如果针对摘要进行检索，可以提高检索质量、在理解文档内容的基础上，利用计算机的学缩短检索时间，既能比标题检索查找出更多的有效信意义表示，基于统计的机械性文摘可以具体分为息，又能剔除在全文检索时出现的多余信息。用户通过习能力生成摘要。无篇章结构分析型和基于篇章结构分析型［４ｊ。前者首先

基于文本聚类的多文档自动文摘研究

生成准确全面地反映文献中心内容、而且语言简洁连贯的摘要. 自动文摘是智能信息处理研究的一个重要领域. 使用文摘可以大大加快文献的传播速度，可以节省研究者查询信息的时间，提高研究的效率. 人工编制文摘尽管可以保证文摘的质量，但是
费时费力且提供的文摘数量有限〔. 因此， ‘ 〕进行自
郭庆琳等 :基于文本聚类的多文档自动文摘研究
自动文摘. 而实际的情况是，对于同一问题往往有多篇文本都有论述. 如何从海量的电子文本群中找出这些文本，自动编写一个能够反映这些文本总且的中心思想的文摘呢? 当前的自动文摘系统都没有解决这一问题. 鉴于以上情况，本文提出基于文本聚类的自动文摘实现方法，其科学依据是: 1 文本聚类不但能 ) 够实现句子的聚类，而且能够实现文档的聚类. 利用句子聚类可以实现单一文本的自动文摘，利用文档聚类可以实现多文本的自动文摘. 2 机械统计和 ) 句子聚类相结合，可以解决传统自动文摘的句子冗余和文摘句遗漏问题.
Guo Qinglin，w u Kehe‘ w u Huifan扩， Li cunbin‘ ，， and
( h田l o 肠mPut r &i nc an 7’ no 昭， r h C i a Electri P w U ￡ r i ， j n 1 2 0 ) l 反 f e e e d ecl诬国 N t h n l o c o e n *st r x 及i g 0 6 i 2( &入 o 枷 mani r an s r i l &ienc ， j ing 山 1 it o l刀 rmation s i nc and l ’ nol哪及i i鳍 100101) l o f oe d s a s e 及i 二 y f o f ce e c e 丙沙， j

基于层次聚类的方法

基于层次聚类的方法
基于层次聚类的方法
层次聚类是一种数据挖掘技术，它将数据集分为多层次控制，距离越
近的数据通常会在相邻层次聚集。

这种方法基于数据间的相似性和距离，可以为数据指定一个树状结构。

层次聚类可以被分为两种：凝聚
方法和分离方法。

一、凝聚方法
凝聚方法也被称为自底向上聚类，这种方法首先将每个观察值视为其
自身的一组，并且计算它们之间的距离。

然后聚合最接近的两个观察
值来形成一个新的组，并重新计算到每个组的距离。

这个过程一直持续，直到所有的观察值都聚拢在一个组中，这个组会形成一棵树状结构，被称为聚类树或谱系树。

二、分离方法
分离方法也被称为自顶向下聚类，它与凝聚方法相反。

它首先将数据
集作为整体视为一组，然后根据指定的条件和算法，将数据集逐步划
分成更小的组。

随着划分的进行，最终得到一个聚类树。

常用的分离
方法包括k-means聚类、期望最大化聚类等。

三、应用领域
层次聚类的方法在很多领域都得到了应用，例如：生物学、计算机视
觉等。

在生物学中，层次聚类被广泛应用于发现生物数据集中基因、蛋白质、
细胞和组织的关系，从而发现生物学中分子间的相似性和差异性。

在计算机视觉中，层次聚类被用来分类和识别对象。

通过在原始数据中寻找相似性，可以将图像分为不同的组，从而构建更准确有效的视觉识别系统。

总结
层次聚类是一种非常有用的方法，可以通过分析数据集的相似性和差异性来指定具有层次结构的数据变量。

选择正确的算法和参数可以根据数据集的特性得出更好的聚类结果。

基于篇章结构的自动文摘方法研究

的组织通常采用以下几种形式：
法充分结合篇章结构特征，在词句加权，并主题划
分，摘要精简等方面进行了深入的分析。
（）志性词语过渡。这些词语是线索词，１标包
括关联词、序词、代词、围词、顺指范类别词和过渡词， “ 但 ……而且 ” “ 如不、首先、次、次” “ 其再、上文提到， ……接下来 ” “ 、综上所述 ”、本文提到本文时间：０６年８月４日２０
基金项目：河南省教育厅自然科学研究计划项目（编号：０６２０４资助。２０５０２）作者简介：贾果，，女研究生，研究方向：自然语言理解。
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的文摘框架，不仅受限于领域，而且文摘语言单一，缺乏灵活性。而基于篇章结构的自动文摘，由于它把文章视为语言单位（、子、落）关联网词句段的
络，虑了上下文之间的关系，以有助于提高摘考所要的全面性和准确性。本文首先对文章的篇章结构特征进行分析，然后探讨一种基于篇章结构的自动文摘方法。该方
“
一
２文章的篇章结构特征
为了提高摘要质量，自动文摘可考虑的方面很
方面， …另一方面”、诚然 ” “ … “ 、此外 ” 等等。（）问过渡。采用上文结句加设问句或者２设
多，如语法、义、用、版等。这里重点就文诸语语排章的篇章结构特征加以分析。文章的篇章结构特征主要有：标题、章的开文

基于人工智能的自动化文本摘要技术研究

基于人工智能的自动化文本摘要技术研究摘要技术是自然语言处理领域的重要研究方向之一。

在信息爆炸的时代，从大量的文本中快速准确地提取关键信息对于人们进行有效沟通和信息获取具有重要意义。

然而，传统的手工撰写文本摘要费时费力，无法胜任大规模文本处理的需求。

基于人工智能的自动化文本摘要技术的出现，为解决这一问题提供了新的解决方案。

自动化文本摘要技术基于自然语言处理和机器学习等领域的先进技术，旨在通过算法和模型来实现对文本的自动摘要。

其核心思想是根据文本的关键信息和重要内容，自动抽取并生成简洁准确的摘要部分。

在人工智能的支持下，自动化文本摘要技术不仅可以提高摘要的准确性和效率，还能够适应大规模文本处理的需求。

下面将介绍几种常见的基于人工智能的自动化文本摘要技术。

第一种是基于统计模型的文本摘要技术。

该技术将文本摘要问题看作是一个信息压缩的过程，通过统计频率和概率来评估词语的重要性，并根据这些词语的重要性来生成文本摘要。

其中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和TextRank是常用的统计模型之一。

TF-IDF根据词频和逆文档频率来评估词语重要性，TextRank则是通过对词语之间的连接关系构建图结构，利用图排序算法来确定词语的重要性。

这些统计模型通过对文本进行数学建模，有效地提取关键信息，生成准确的摘要。

第二种是基于深度学习的文本摘要技术。

深度学习的出现为文本摘要技术带来了突破性的进展。

通过使用神经网络模型，可以自动学习文本的语义和上下文信息，从而生成更加准确的摘要。

其中，编码-解码模型和注意力机制是常用的深度学习模型之一。

编码-解码模型将文本编码为一种抽象的表示形式，然后再解码为摘要。

注意力机制可以对文本的不同部分进行加权，更好地捕捉重要信息。

这些深度学习模型通过大量的训练数据和复杂的网络结构，能够产生更加准确、丰富的文本摘要。

第三种是基于强化学习的文本摘要技术。

基于机器学习的文本自动摘要与抽取研究

基于机器学习的文本自动摘要与抽取研究近年来，随着信息量的爆炸式增长，人们阅读大量文本的需求也逐渐增加。

然而，由于时间的限制，人们往往无法完整阅读所有的文本内容。

因此，如何从大量文本中提取关键信息成为了一个重要的问题。

基于机器学习的文本摘要与抽取技术应运而生，成为解决这一问题的有效方法。

文本摘要是指将一篇文本中的重要信息提取出来，以简洁准确的方式进行表达。

而文本抽取则是从文本中提取与特定主题相关的信息。

基于机器学习的文本摘要与抽取技术通过训练模型，自动学习文本的特征和规律，从而实现自动化的摘要与抽取过程。

在机器学习的文本摘要与抽取研究中，常用的方法包括统计方法、图模型方法和深度学习方法。

统计方法通过计算文本中的词频、关键词权重等指标，确定哪些信息最为重要。

图模型方法则通过建立图结构，将文本中各个词语之间的关系进行建模，从中提取重要信息。

深度学习方法以神经网络为基础，通过训练大量的文本数据，学习文本的表示和特征，实现自动摘要和抽取。

在实际应用中，基于机器学习的文本摘要与抽取技术具有广泛的应用前景。

首先，在新闻媒体领域，新闻摘要可用于快速浏览各类新闻和文章，帮助读者快速获取信息。

其次，在信息检索领域，文本摘要可以用于提供用户查询相关信息的简洁描述，提高用户检索效率。

再次，在知识图谱构建中，文本抽取可以用于从大量文本中提取专业领域的关键知识，帮助构建知识图谱。

此外，基于机器学习的文本抽取技术还可以应用于自动化摘录、情感分析等领域。

然而，基于机器学习的文本摘要与抽取技术仍然面临一些挑战。

首先，文本的多样性和复杂性导致了对模型的要求较高，需要进行大规模数据集的训练和模型优化才能取得较好效果。

其次，语义理解和信息推理能力仍然是文本摘要与抽取的难点之一，需要进一步研究和改进。

另外，文本的主观性和情感因素也对文本摘要与抽取的准确性造成了一定的影响。

未来，基于机器学习的文本摘要与抽取技术有许多值得研究和探索的方向。

面向事件的多文档文摘生成算法的研究

面向事件的多文档文摘生成算法的研究程显毅;潘燕;朱倩;孙萍【摘要】Aiming at the current problems of semantic inaccuracy and horizontal summarization existing in multi-document summarization systems according to the similarity of theme,the paper presents a model of multi-document summarization based on HNC,thus it can convey follow-up report information of articles of same event (i. e. Vertical Summarization) with short text. The experiment shows that the method exceeds the TF × IDF method in coverage rate and redundancy rate of information and summarization fluency.%针对目前基于主题相似性生成多文档文摘的系统存在语义不精确、只能传达多篇具有同一主题的文档所携带的主要信息(横向文摘)的问题.本文基于HNC理论,提出的面向事件的多文档自动文摘模型,旨在用很短的文本来传达多篇具有同一事件的文档所携带的后续报道信息(纵向文摘).实验结果表明,本方法在信息覆盖率、信息冗余度和文摘流利度方面比TF×IDF方法有很大的改进.【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(029)001【总页数】4页(P147-150)【关键词】多文档文摘;事件;HNC;自然语言处理【作者】程显毅;潘燕;朱倩;孙萍【作者单位】南通大学,计算机科学与技术学院,江苏南通226019;江苏大学,计算机通信工程学院,江苏,镇江,212013;南通大学,计算机科学与技术学院,江苏,南通,226019;江苏大学,计算机通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学,计算机通信工程学院,江苏,镇江,212013【正文语种】中文【中图分类】TP391.1WWW在给人们带来丰富信息的同时，其海量性、动态性、分布性、异构性、开放性、非结构化、多层多维等特点，也使人们在寻找自己感兴趣的信息的时候陷入了一种迷惘和困惑中。

论文自动摘要生成技术综述

论文自动摘要生成技术综述随着互联网的多元化发展，越来越多的信息被创造和传递，但是我们人类的阅读速度并没有跟上信息的增长速度，这就使得自动化摘要生成技术变得越来越重要。

自动生成摘要已经成为文本数据处理的关键技术之一，它可以帮助人们更快捷地获取文本信息，而无需受限于人力阅读速度。

本文将介绍自动摘要生成技术的研究进展并探究其存在的问题。

一、常用的自动化摘要生成技术1.传统的基于统计机器学习的摘要生成技术传统的自动化摘要生成技术主要依赖于语言学和机器学习领域的技术，通过提取关键信息和语言特征来生成文本摘要。

这类技术包括SNOWBALL、KL分解等方法。

其中SNOWBALL是一个比较流行的开源自动化摘要生成框架，它在语言学分析和统计学习方面展现出了很好的性能。

2.深度学习技术在自动摘要生成中的应用近年来，深度学习技术的飞速发展，为自动化摘要生成技术的研究带来了技术上的突破。

基于深度学习的自动化摘要生成技术对于抽取式和生成式两种方法进行了改进。

其中，基于深度学习的生成式自动化摘要技术通过使用基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）的方法来实现，这些技术可以同时考虑文本语义、语法和上下文信息，生成优质摘要。

在这方面，Google的Seq2Seq模型和Facebook的Transformer模型就是不错的代表。

二、自动化摘要生成技术面临的问题1.对摘要信息缺失的处理摘要信息的缺失是自动化摘要生成技术所面临的主要问题之一。

当前的自动化摘要生成技术不太容易抓住所有文本信息，导致生成的摘要的质量和完整性难以保证，尤其对于大型复杂文本而言。

因此，如何处理缺失信息，提高摘要生成的质量是一个亟待解决的问题。

2.对于不同类型文本的处理由于文本内容的多样性，自动化摘要生成技术也面临着如何更好地处理不同类型文本的问题。

例如，对于新闻报道和科技文章等主题类文本，自动化摘要生成技术所需要提取的信息较多，需要更多的注意其完整性和准确性。

K-Means算法中K值的确定

K-Means算法中K值的确定聚类算法在数据处理中有广泛的应用，K-Means算法是一种较为常用且有效的聚类算法。

但它有一个缺点，在进行算法之前需要预先给出聚类的个数。

因此，如何在K-Means算法中确定合适的K值成为该算法的一大问题。

本文讨论了几种常用的确定K值的方法，并详细讨论了一种利用评价函数判断K值好坏的方法，之后在若干个数据集中进行了测试，取得了较好的效果。

1.1 聚类算法的演变正所谓，物以类聚，人以群分。

将可识别的物体进行分类一直以来都是符合人类的基本认知规律的。

早在公元前三世纪的古希腊，分类学就已经作为一门科学盛行于当下，而作为其代表人物的亚里士多德不仅对五百余种不同的动植物进行了分类，还对五十余种动物进行了解剖，并首先指出鲸鱼是胎生的。

我国著名医药学家李时珍外出至我国的各大名山大川考察，尝遍百草，将千余种植物分为五部，三十类。

俄罗斯著名化学家门捷列夫更是首创了元素周期表，将化学元素依其质子数分门别类，并以此对一些尚未被发现的元素作出预言。

可以看到的是，不论在人类的何种时期，将事物分门别类都是一个恒久的问题。

在工业时代之前，通过人工的方法进行分类尚且是没有问题的。

然而，在信息革命后的今天，我们若还是一味的依赖传统方法，就将难逃被时代淘汰的命运。

因为信息时代所需要分门别类的，是海量的数据。

而面对这样规模的数据，人工的方法将会有过大的消耗，再加上人类对于数据的认知是十分抽象的，缺乏直观的认识，因此其效果大打折扣。

面对这些问题，聚类分析应运而生。

聚类分析，又名群分析。

它以相似性为基础，在没有鲜艳信息的前提下，将看似无序的研究样本分类成多个类簇。

其原则是组内的相似性较高，而组间的相似性较低。

它的起源便是上文所提到的分类学。

在早期的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识进行分类。

纵观人类科技发展史，随着科技进程的不断推进，当原始的分类方法不足以满足我们对分类的需求，人们便将数学工具应用到分类学中，逐步形成了数值分类学、聚类分析等学科。

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模型
储的空间方面考虑，用段落集里所有的段落抽取出文本摘使
要的方式都是难以接受的，助于文献［］借１的思路，以考虑可
仅从“ 心段落” 中中挑选摘要所需的语句内容。
１２一种依文本、落、句逐层分析的文本摘要自动生．段语
需要有一些工具对这些结果进行浏览和筛选。这样，页面对
文本，其所含的一个 “ 心段落 ” 很难对整个文本有完整的中也
概括作用。
但是从这个角度思考，们可以获得一些启发。一般说我来，本的摘要体现了文本的中心思想，要里的许多语句在文摘文章里可以直接找到，有一些是由文本里的语句精炼而得还
文中通过同义词的转化产生，比较主题词的这种分布情况，相
文本的摘要语句也应该可以在文章里直接或间接得到。所以将文本进一步细化，文本的句子中产生文本的摘要是可行从的方式ｌ。但是考虑到许多文本的篇幅很长，子之间的关｜】句
１１一种基于段落的文本自动摘要方法．
美国康奈尔大
学Ｇ．ａｏＳｌｎ等人提出了一种基于段落的文本自动摘要方ｔ
成模式综上所述，以考虑这样的一种按照文本、落、可段语句层次从上至下逐层划分的自动抽取文本摘要模式。将文本集中的个文本用矩阵形式表示：
维普资讯
密度聚类模式下一种基于层次的自动文摘方法研究
ＳｕｙｏｎＡｕｏａｉｓｒｃｅｈｄＢａｅｎＤｅｓｔｕｔｒｎｔｄｎａｔｍｔｃＡｂｔａｔＭｔｏｓｄｏｎｉｙＣｌｓｅｉｇ
刘海峰王元元丘国防
（放军理工大学解南京２００）１０７
摘
要
研究了一种基于密度聚类模式下的依文本、落、句逐层分析的文本摘要自动生成方法。该聚类方法对噪段语
声无敏感性，该层次分析方法对于长篇幅文本有较强的适应能力。同时，特征向量的选取分别提出了一种线性及非对
本分割成段落集，向量模型方法将每个段落表示成向量形用
Ａ＝
Ｗ２１
／２＂２０
’ 一
Ｗ２
＝
式，计算段落间的关联度；与许多段落都有较大的关联度的将
“ 心段落” 出来，成文本的摘要，且用这种方法实现了中找组并
进行自动摘要，使得用户能够快速对其进行浏览就显得尤为
重要。
作为信息自动处理技术领域之一，本的自动摘要研究文
目前还没有形成完善的理论体系，对于文本自动标引、相自动分类等方向的研究，本的自动摘要还有许多工作要做。尽文
联网十分庞大，这些文本的处理无论从时间方面还是从存对
管其技术已经进入实用阶段，是其摘要的质量与手工摘要但
相比还有较大差距。１基于文本、落、句逐层分析模式的文本摘要自动生成段语
ｎ硼ｌ２ … 叫ｌ
法 … 。这种方法的思路对文本的自动摘要研究有借鉴意义。
他们认为，本是由段落构成，个文本可以看作是以段落为文一
节点的关联网络。因此，文本进行自动摘要．以首先将文对可
线性加权要
位置加权非线性加权
Ｉｔｒｅ上的信息以超出想象的速度快速增长。与２ｎｅｎｔＯ世纪９末相比较，天我们接触数字信息的机会大大增加。Ｏ年今在浩瀚的ｗｅ面世界里查找所需要的信息，个主要工具ｂ页一是搜索引擎。但是我们发现，索引擎返回了大量的与查询搜相关性极小或者根本无关的页面、点，站使得我们仍然进一步
到的。这一点可以通过文献［］实验得到验证。他们通过３的
对生物学文献进行统计后发现，文本进行人工标引时，对４．％的主题词是直接从原文中产生，７２７４％的主题词是从原
ｉ硼２ … ｚ
（，，，）（）ＸｌＸ２ … Ｘ１
自己的一个自动文摘系统Ｌ。２ｊ