中文网页自动摘要系统的研究
基于网站语义结构的信息抽取系统的研究与实现的开题报告
基于网站语义结构的信息抽取系统的研究与实现的开题报告摘要：本文提出了一种基于网站语义结构的信息抽取系统，通过实现结构化数据的抽取和自然语言处理技术的应用，将网站上的非结构化信息转化为结构化数据。
系统具有高效、准确、可扩展性强等特点。
关键词：网站语义结构，信息抽取系统，结构化数据，自然语言处理技术一、研究背景及意义随着互联网的不断发展，网络上产生了大量的非结构化数据，如网页、博客等。
这些数据难以被机器理解和处理，给人们带来巨大的挑战。
信息抽取技术（Information Extraction，IE）是一种将非结构化数据转化为结构化数据的技术。
信息抽取系统的目的是以计算机可读形式提取出文本中的重要信息，以便查询和分析。
信息抽取技术的应用已经相当广泛，如金融、生物医药、网络新闻等领域。
当前，大多数信息抽取系统的工作是基于文本语义的，即通过自然语言处理技术解析文本，从中提取出有用的信息。
但是，由于互联网上的非结构化数据种类繁多，内容复杂、信息密度低、文本表达模糊，因此信息抽取技术面临很大的挑战。
因此，本文提出了一种基于网站语义结构的信息抽取系统，该系统通过识别和利用网站的语义结构，能够高效、准确地提取出网页上的有用信息。
本系统的研究和实现具有重要的理论和现实意义。
二、研究内容和方法本文将研究如何基于网站语义结构实现信息抽取系统，主要包括以下内容：1. 网站语义结构的识别通过分析网页的 HTML 代码，识别网站语义结构，包括网页标题、正文、作者、发布时间等信息。
本文将通过开发一个网页解析器来自动抽取网页内容。
2. 信息提取算法的设计与实现本系统将设计一套有效的处理策略，以适应不同类型的网站。
在解析网站数据时，需要使用自然语言处理技术，如分词、词性标注等，将非结构化数据转化为结构化数据。
本系统采用机器学习模型，如基于规则的模型和基于统计的模型，来自动化提取信息。
3. 系统和界面设计本系统将会进行系统和界面设计，让使用者可以输入网站 URL，系统自动提取网站信息。
中文网页自动分类研究及分类算法的设计与实现
中文网页自动分类研究及分类算法的设计与实现刘超北京邮电大学信息处理与智能技术重点实验室，北京 (100876)E-mail：liuchaorichard@摘要：本文回顾了中文网页自动分类的发展过程和研究现状，说明了本文中网页自动分类是采用文本自动分类的方法；指出了网页分类的难点及突出问题；关于分类算法，本文集成了向量空间模型架构下分类准确度最好的KNN算法和分类速度最快的Rocchio算法，设计了一种Rocchio-KNN分类算法，该算法采用Rocchio方法进行类别过滤，再采用KNN方法进行细分。
实验表明，这种方法在确保一定分类准确率的基础上，大大地提高了分类效率，能够满足对大规模样本集进行实时处理的需求；最后介绍了中文网页自动分类的前期工作及系统构架。
关键词：网页内容提取，文本自动分类，自动分类算法中图分类号：TP3911.引言目前，因特网上的中文网站数量庞大，增长迅猛，需对这些网站进行分类，以便于更好更快速的查询信息；尽管也存在如Google目录，Yahoo，搜狐等分类目录式的中文网站分类，但由于采用人工的方法进行分类，效率低下，更新速度慢，无法完成对目前庞大的中文网站的大范围覆盖，因此中文网页自动分类技术已经成为组织和管理在线文本数据的关键技术。
就目前的研究来看，虽然网页自动分类的准确率不怎么高，但网页自动分类的研究对基于内容的信息检索，Web数据挖掘等应用还是具有深远的意义。
2.文本自动分类的研究现状本文所研究的中文网页自动分类，其核心技术为文本自动分类技术，下面介绍一下文本自动分类技术的发展情况。
文本自动分类起源于上个世纪50年代，H.P.Luhn在这方面作了开创性的研究，提出了词频统计的思想，60年代G.Salton等人提出的向量空间模型成为后来进行文本表示的主要方法，70年代以后，M.E.Stevens、S.Keenan、L.B.Doyle等人也在这个领域进行了卓有成效的研究。
自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段（1958～1964）主要进行自动分类的可行性研究，第二阶段（1965～1974）进行自动分类的实验研究，第三阶段（1975～至今）进入实用化阶段。
用信息-摘要算法提高Web信息检索效率的研究
想的效果。
基于此 ， 考虑到基于关键词匹配的搜索引擎系统 的特 点， 结合使用网 页的向量 空间模 型， 此提 出一种基 予 在 ＭＤ 算法的近似 网页检测算法 ， ５ 用于快 速、 有效地发 现 ｗｗｗ 上的重复或相似网页。
像网页（ 可看作重复网页） 。针对搜索引擎查询 Ｗｅ ｂ信息 所存在的局限性 ， 很多研究人员进行 了近似文本检测算法 的研究 ， 通过消除近似镜像网页来提高检索效率 。国际上 对近似镜像文本的检测算法的研究最初主要是针对大型 文件系统 的， 后来又被拓展应用于数字化图书馆项 目和搜 索引擎系统。美国 Ａ ｉ ｎ 大学的研究人员采用计算文档 ｒｏａ ｚ 的重叠程度的方法来发现一个大型文件系统中的相似文 件。作为 Ｓａｆ ｄ大学数字化图书馆项 目的一部分， ． ｔ ｏ ｎｒ Ｎ
(计算机软件与理论专业论文)特定领域的自动摘要生成策略
ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｏｐｉｎｉｏｎ ｈｏｌｄｅｒｓ ｗｉｔｈ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｖｅｒ ８０％ｃｏｕｌｄ ａｓｓｉｓｔ ｔｈｅ ｏｐｉｎｉｏｎ－·ｈｏｌｄｅｒ－·ｂａｓｅｄ
Байду номын сангаас
ａｎａｌｙｓｉｓ ａｒｅ ｍａｄｅ ｕｓｅ ｏｆ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ａｌｌ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｆｅａｔｕｒｅ－ｂａｓｅｄ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ
ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ．
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈｅ ｓｕｍｍａｒｙ ｃｒｅａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｏｅｓ ｗｅｌｌ ｉｎ ｃｏｎｃｉｓｅｎｅｓｓ，ｒｅａｄａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｃｏｖｅｒａｇｅ，ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ
ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｉｅｌｄ（ＣＲＦＯ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｔｒａｉｎｅｄ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｓｓｉｓｔ ｔｈｅ
ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｏｎ ｔｈｉｓ ｂａｓｉｓ，ｆｅａｔｕｒｃ ｍｅｒｇｅ ａｎｄ ｐｏｌａｒｉｔｙ
ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ａｌｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．
Ｍｏｂｉｌｅ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ｉＳ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｔｏ ｓｕｍｍａｒｙ ｌｅｎ舀ｈ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｍａｌｌｅｒ ｓｃｒｅｅｎｓ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｓｔｒｉｎｇ—ｅｄｉｔ Ｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｔｈｅ ｓｕｍｍａｒｙ ｄｉｓｐｌａｙｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｓｏｍｅ ｗｅｂ ｐａｇｅｓ ａｒｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｗｉｔｈ ｓｕｂｔｉｔｌｅｓ，ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｈｅｍ ｉｎ
基于深度学习的自动文本摘要与生成系统设计与应用
基于深度学习的自动文本摘要与生成系统设计与应用自动文本摘要与生成系统是一种利用深度学习技术来实现文本摘要和生成的系统。
它可以从大量的文本中自动提取和生成摘要，并以简明扼要的方式呈现给用户。
通过自动化的方式，它能够提高工作效率，减轻人工摘要和生成文本的负担。
本文将介绍基于深度学习的自动文本摘要与生成系统的设计与应用。
首先，基于深度学习的自动文本摘要与生成系统设计需要考虑数据预处理、模型选择和系统应用三个方面。
在数据预处理阶段，需要对原始文本进行清洗和分词处理，去除噪音和停用词等，并把文本转化为适合深度学习模型处理的形式。
在模型选择方面，可以采用编码-解码模型（encoder-decoder）结构，如seq2seq模型，或者基于注意力机制的模型，如Transformer模型。
在系统应用方面，可以基于Web端或移动端进行应用开发，为用户提供文本摘要和生成的服务。
其次，基于深度学习的自动文本摘要与生成系统的应用领域广泛。
在新闻媒体领域，可以利用系统自动抽取和生成新闻摘要，以帮助读者快速获取关键信息。
在商业领域，可以利用系统自动摘要和生成报告，提高企业工作效率。
在研究领域，可以利用系统自动生成论文摘要，加速研究进程。
在教育领域，可以利用系统自动摘要与生成教学资料，提供个性化学习经验。
此外，基于深度学习的自动文本摘要与生成系统在实际应用中还需解决一些挑战。
首先是语义理解的问题，系统需要能够准确理解文本的含义，以便生成与原文相关且准确的摘要和生成文本。
其次是摘要的准确性和生成文本的多样性问题，系统需要在保持准确性的同时，生成具有一定多样性的摘要和生成文本，以满足用户的需求。
最后是系统的实时性和稳定性问题，系统需要能够快速且稳定地处理大量的文本数据，并保持系统的高可用性。
在系统应用方面，基于深度学习的自动文本摘要与生成系统可以通过多种方式提供服务。
一种方式是通过Web端的应用平台，用户可以在网页上输入原始文本，系统自动提取和生成摘要，并以展示或下载的形式返回给用户。
基于Web结构的文本自动摘要技术研究
。 其 ＜ ３１ｉ９。 按 照 Ｗ３ Ｃ组 织所 制 定 的标 准 ，每 一 个 Ｈ ＴＭＬ页 的结 构 都 可 以对 并将 其 按 照 降 序 赋 予权 重 Ｗ 到 Ｗ ， 中 ｌｗ＜ （＜＜） 所 以词 的 权 重 系数 可 以用 下 面 公 式 二表 达 ：
维普资讯
科技信息
。计算机 与信息技术 ｏ
Ｓ ＩＮ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｎ Ｏ Ｍ ＴＯ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩＦ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ
２０ ０ ７年 第 ２ 期 ９
基于 Ｗｅ ｂ结构的文本 自动摘要技术研究
王 健
（ 白城师 范学 院计算机 系 吉林
这 ｕｎ首先 提 出 的［。ＶＡ ２ ．． １ 业 的学 术 页 面更 是 数 不胜 数 。这 样 导致 ｗ ｂ信 息 的信 息 量 极 为 宠 大 ， 句 子 中实 词 的个 数 来 计 算 句 子 的权 值 ． 是 Ｌ ｈ ｅ ｓａ ｌ 词 的 而 这 些 海 量 的信 息 中 蕴 含着 巨大 潜 在 有 价值 的知 识 。 何 从信 息 海 洋 中 Ｏ ｗ ｄ主 张句 子 的权 值 应按 其 所 含 代 表 性 的 “ 串 ” 数量 来 计 算 ； 如 ｏｌ 词 ；９ ５年 Ｌｓ．．ａ 用 相 对 词 ｉ ＦＲ ｕ采 ａ 快 速 找 到所 要 的信 息 成 为 困扰 人们 的 一个 难 题 。 同时 。 随着 电子 出 版 Ｄ ｙｅ则重 视 共 现 频 度 最 高 的 “ 对 ” １９
结 点 、 档 类 型结 点 、 本 结 点 、 文 文 注释 结 点 、 性结 点等 。 属 再 用 类 似 于父 子 的关 系将 各 结 点 按 照 不 同 层 次 有 顺 序 地 组 织 起 来， 成 树 型 结 构 。根 据 树 型结 构 。 用 Ｄ Ｍ 接 口就 可 以取 得 所 需 要 形 利 Ｏ
基于OWL本体构建的网页图文摘要提取算法研究的开题报告
基于OWL本体构建的网页图文摘要提取算法研究的开题报告一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，人们获取信息的方式和途径越来越多元化，但是海量信息的过程中，用户面临的一个难点是信息的有效筛选和摘要。
在互联网时代，网页成了人们获取信息最重要的来源之一。
网页中的图文信息对于数据挖掘、信息检索等领域都有着重要的应用价值。
简洁的图文摘要不仅能够帮助用户快速了解文本主题和内容，提高用户获取信息的效率，也对于信息检索系统的性能提升具有积极的作用。
本体论是一种描述事物及事物之间关系的一种模型，使用形式化的语言对实体和实体之间的关系进行定义和描述。
本体论的一个核心是本体语言OWL。
它提供了一个精确、可取消和可扩展的表达方式，能够帮助用户进行数据的整理和分类，提高数据的可重用性。
基于本体论构建的网页图文摘要提取算法，可以通过对网页文本内容进行语义解析，挖掘网页内容中的潜在信息，将其像机器人一样“自动化”摘取出来，为用户提供更加准确、精练和全面的图文摘要。
因此，本研究旨在基于OWL本体构建网页图文摘要提取算法，提高信息筛选和摘要的效率和准确率，促进信息处理和应用的发展。
二、研究内容本研究将着重围绕基于OWL本体构建的网页图文摘要提取算法，探索如何利用本体语言OWL对网页内容和语义进行精确的描述和定义，提高对网页内容的理解和分析能力，从而实现自动化的图文摘要提取。
具体实现步骤如下：1. 网页语义解析和本体建模：对网页文本内容进行语义解析，提取关键词、实体、事件等信息，构建本体模型，利用OWL语言对关键词、实体和事件等元素进行精确的描述和定义。
2. 网页图文提取：利用上一步中建立的本体模型，从网页中自动提取图片、文本、视频等元素，并通过推理技术进行关联，实现图文信息的自动整合和提取。
3. 图文摘要生成：基于提取的图文信息，设计合适的算法，生成简洁、准确、全面的图文摘要，并通过可视化界面的形式展示给用户，提高用户浏览效率。
自动文本摘要技术综述
针对单个文档 ， 对其 中的内容进行抽取 ， 针对用户或 并
者应用需求 ， 文中最 重要的 内容 以压缩 的形 式呈现 将 给用户 。常见 的单文 档摘 要技术 包括 基于特 征 的方
容 。所产生的摘要从形式上可以分为文摘 （ｘ ａｔ 和 ｅｔ ｃ） ｒ 摘要 （ｂｔ ｃ）文摘通过抽取原 文 中的重要句子所组 ａｓａｔ ， ｒ 成， 而摘要 则对相 关语 义信 息用新 的句 子进 行描 述。 目前 ， 大多数 的摘要方法都是基于文摘的方法 。 根据摘要所覆盖的文档数 量 ， 自动 文本摘要可 以
第 ８期
胡
侠， ： 等 自动文本摘要技术综述
・１５・ ４
分最高 的几个句子组成 文章 的摘要 。有 趣 的是 ， 来 后
的评估表 明Ｈ ， ］这个看似最简单的方法 ， 准确率却 比后
来不少复杂的方法要高 。 Ｂ ｘｎａ 等人 通过从句子位置 特征人手 ， ａｅｄｌ ｅ 通过计
随着 Ｉｔ ｅ 的飞速发展 ， ｎｍｔ ｅ 人们越来越多地依赖于
万维网来获取所需要 的信息 。如何更加有效地浏览和 查阅万维 网上的海量信息成 了当前情报科学领域 的研 究热点。 自动 文本摘 要技术 对文 档信 息进行 压 缩表
示， 更好地帮助用户浏览和吸收万维 网上的海量信息 。
可分为普适摘要 和查询相关 的摘要 。其 中， 普适 摘要 会尽量覆盖文章 中的所 有主题并将冗 余最小化 ； 而查 询相关 的摘要则是抽取文章中和查询词紧密相关 的内
能够覆盖原文的所有主题且不重复。文章对 目前单文档摘要和 多文档摘要领域的一些最相 关技术和 方法做 一个较
一种基于文本关系图的多文档自动摘要技术
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 （ ｌ ｋ ， ｂ ｃ） 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
２ １２ 相 邻 块 的 相 似 度 计 算 。对 于每 一 个 ｔ ｅ ．． ｏ ｎ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 ｔｅ ｏ 编 号从 一 训 到 的 ｔ ｅ 列和 编号从 ｉ １ ｉ １ 训 的 ｏ ｎ序 ｋ ＋ 到 ＋ ＋ ｔ ｅ 序 列 之 间 的相 似度 。 之 间 的 相 似度 用 余 弦 公 式 来 计 算 ， ｏ ｎ ｋ 块 给 定两 个 块 ｂ 和 ｂ ， 。 ２每个 块 含有 训个 ｔ ｅ 序 列 ， ｏ ｎ ｋ 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
一种基于潜语义分析的中文网页自动摘要方法_叶昭晖
者可以在潜在语义空间推断出句子与句子之间的相似度或者句子与文档全文之间的相关程度。向量内
k=t
积 Sim（ x，y） = x·y = ∑（ xk·yk） ，设矩阵 M = ATA，那么矩阵中的元素 M（ i，j） 的值是句子 Si与句子 k =1
Sj向量内积，由奇异值分解定理有 M = ATA = （ USVT ） T USVT = VST UT USVT = VS2 VT，句子之间的相似度
随着 Web 信息数量的不断增加，读者在较短时间内快速了解 Web 文章内容的方法为阅读文摘。 文摘是简明、确切地记述原文献重要内容的语义连贯的短文，文摘的特征是忠实原文、语义连贯、语言简 明确切［1］。自动文摘就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘［2］，自动文摘技术对于 Web 信息内 容的整理有着重要的意义，尤其是对于中文的 Web 信息。
可以用降维后的对角奇异值矩阵和右奇异矩阵乘积来表示，如果直接由向量内积来结算两个句子之间
的相似度，遇到较长的句子时，会导致准确度下降严重。考虑这个因素，结合实际经验，笔者采用对向量
为了验证上述的假设，笔者将全文作为一个特殊的句子（ 对应图 1 中矩阵 A 和 VT 矩阵的阴影部
分） ，与全文其他句子的特征词 T 相乘构成句子 S 的（ 其行向量为特征词 T，列向量为句子 S） 。通过对
项 / 文档矩阵的奇异值分解（ SVD） ，把高维的向量空间模型（ VSM） 表示的文档映射到低维的新空间中，
第2 期
叶昭晖等： 一种基于潜语义分析的中文网页自动摘要方法
343
定义 1 定义 2 征值。 定义 3
如果矩阵 ATA = 1n×n，那么 A = （ aij） m×n 是正交矩阵，这里 AT 是 A 的转置矩阵。 如果矩阵 x ∈ Rn 是 Bn×n 的一个特征向量，并且当 λ ∈ R ，有 Ax = λx ，则 λ 是 Bn×n 的特
基于名实体的新闻专题自动综述系统研究与实现
情报学报
第 #? 卷
第"期
#F"F 年 # 月
（!） 根据句子的时间戳信息对句子排序， 得到最 终的新闻专题综述： ! "， ! #， !# …， " " " 下一节对实现过程做详细叙述。
“因特网” 、 “ 9()’4(’)” 就是很常见的现象。为了提高 名实体频率统计的性能， 首先对于 9:;:<%= 系统得 到的名实体进行替换。目前中文语义处理中采用的 工具主要是 《同义词词林》 和 《知网》 。我们的系统中 采用了设计较为简单易用的 《同义词词林》 。 《同义词词林》 是现代比较常用的一部类义词 典， 它收词近 > 万， 全部按词义进行编排。其分类原 则是以词义为主， 兼顾词类， 并充分注意题材的集 中。全书分 "# 大类， ?$ 中类， "$#@ 小类。小类以同 义A 同类原则划分词群， 共 *?#B 个词群。其分类原 则是词义为主， 词类为辅。它描述了一个由上到下， 由宽泛概念到具体词义的语义分类体系， 并将所收 的词按词义分门别类组织在其中。与此分类体系相 对应的是一个词义的编码体系， 其描述如下： C 词义编码 D ! E C 大类 D C 中类 C D 小类 D C 词群 D C 最小同义集 D C 大类 D ! E C 大写英文字母 D C 中类 D ! E C 小写英文字母 D C 小类 D ! E C 数字 D C 数字 D C 词群 D ! E C 数字 D C 数字 D C 最小同义集 D ! E C 数字 D C 数字 D
2;#.%$&.
0AQ;GBQHL OAGGB@HRBQH;I B?OQ@BLQO OHGS<> BIJ HGS;@QBIQ HIT;@GBQH;I T@;G J;LAG>IQO ;I B OS>LHTHL OA?N>LQ= #>UO
搜索引擎搜索结果中文网页分类系统
信 息、 链接地址和更新 时间 。系统首先获取 网页的类型也 主要从链 接地址 （ ｒ） 截取 网页的类型信息。对于 Ｕｌ Ｕ１ 中， ｒ格式分析 中， 我们 可 以 得 到 结 论 ， 普 通 Ｕ ｌ 如 ：ｔ ： ｗｚ ｕ ． ｍ ｍ ｖ ｓ ｓ ｒ形 ｈ ｐ ／ ．ｙｅ ｏ ／ ｏｉ ／ — ｔ／ ｉ ｃ ｗ ｅｕ
术， 计算句子的权值 ， 出比较适合 ｗ ｂ 得 ｅ 网页内容摘要的方法。 （ 基 于摘要的网页搜索结果聚类 。在实际 的应用中， ４ ） 很多传统 的聚类算法很难直接对搜索结果文本聚类 。 系统实现对网页的摘要
聚类， 主要是对显著短语标示级别 ， 以这个级别为基础 ， 无指导 的 将 聚类过程转化成有指导 的学习分类过程 。 （） ５基于学习的网页搜索结果分类。 从聚类结果中提取类别信息
ｆ
１
ａｔ ｉ ｔｔ ｒ ｍｔ
Ｗｅ 页 的正文信息， ｂ 同时考虑到标记信息 的提取。虽然超链接信息
对于页面的内容也有贡献， 因为超链接非常复杂 ， 但 而且实验表明， 简单地应用超链接信息 ， 只会降低文本 分类的性能［ ， 以系统 对 ５所 ］ 超链接信息不予考虑。
（） ｂ文本分类 、 ２ｗｅ 聚类算法 的研究 。目前对文本 自动分类 的研 究大部分都是在已知类信息的情况 下并 在带有类别标注 的训练 文
ａ２０ ／ｔ ／ ．ｈ 或 者 ／０ １ ｍｌ ｐ ｈ Ａｉ ｈｔ：ｗ ． ｉａ ｐｂｃｍ ｃｍ ｕｅｓ ｏ — ｔ ／ ｗｗｃ ｎ－ ｕ ． ／ｏ ｐ ｔ Ｊ ｍ ｐ／ ｈ ｏ ｒｃ
ｍｏ／ｆ ￣ ？ｄ ６ ８， 中 “ ｎｉ ｏ ｚ ｉ＝ ９ 其 ？”后面为该 Ｕ ｌ ｒ所需要的各种参数 。
维普资讯
2000-2009年国内自动标引研究综述
词、 主题标 引等技术外 ， 还就 自动分类技术 进行 了论 述 。他们认 为 ， 键词 、 关 主题 词 、 分 类号 （ 即类 名 ） 三者 之 间存 在 着 概 念 的 对应 关 系 ； 们 统计 的系 统正 是 利用 这 种概 念标 他 识 之 间 的 对应 关 系 通 过 词 汇 的 转换 进行 自 动 分 类 ；在这 个 系 统 采 用 的 分类 主 题词 表 中， 同一 主题 概念 在 同一个 分 类 号下 形 成 了 系列 的词 串 ， 成 了分类 号 与 词 串的 一对 构 多 的对 应关 系 。 们从 两个 方 面来对 分类 号 他 进行 自动标 引 ，一是 定类 词 或词 串的选 取 ， 二 是地 名 的处 理 。 但该 系统 仅是 从文 献 题名 中抽 取 关键 词 作 为分类 的数据 依据 ．还没 有 实 现对 摘 要 进行 自动 分类 。 章 成 志 等研 究 人 员 ［】 １设计 了 中 文 Ｗｅ ０ ｂ概 念 挖 掘系 统 ， 自动 分类 的做法 是 。 其 首先 提 取某 个 学科 领 域 （ 文 以经 济 学 为例 ） 该 已存 在 的文 献分 类 号 和主 题 词作为双重标 引数据 ， 对这些数据进行处理 ， 形成样 本 库 ；并 对关 键 词根 据 相关 度及 兴 趣度 进 行权 重分 析 ，对某 一关 键 词对 应 多个 分类 号 的现 象 根据 其权 重 确 定最 佳 分类 号 ；最 后形 成各 类 规模 的 经济 学知 识 分 类 库 。其 次 ， 对该 学 科 领域 的 Ｗｅ ｂ新 闻进 行概 念 抽词 ， 成 后控 标 引 ， 用 基于 语义 相 似度 的算法 完 采 或 者 字 面匹 配结 合语 义 相似 度 的方 法 。将 已经 抽取 的能 够反 映文 本 主题 的关 键 词 串与分 类 知识 库 中的 主 题词 串进 行 匹配 ， 给予 对应 的最 佳 分类 号 。最 后 ， 对该 Ｗ ｅ ｂ概念挖 掘 系统 进行 测评 。 侯 汉 清和 薛鹏 军 ｔ］ 为 如何 将 标引 的 主题 词 ｉ认 ｔ （ 串 ） 知识 库 所 形成 的矢 量 空 间 ， 用 一 定 算 法 词 与 利 进 行 相似 性 匹配 ， 出该 主题 词 （ 串 ） 属 的若 干 找 词 所 类 号 是 整个 自动分类 过 程 的关 键所 在 ．实 际 上是 一 个 词 汇归 类 问 题 ，由于 分 类号 一 主题 词 对 照 库 不 完 备， 导致 有些 标 引词 与 知识 库 中的 主题 词不 能 匹 配 ， 该 文 章 研 究 了对 于一 个 待 归类 的 主题 词 或 词 串 ， 利 用 词 面 相似 度算 法进 行 自动 分类 ，并 设 置 了相 应 的 执 行 规则 。 侯汉 清 和薛 春香 还 专 门撰 文 阐述如 何 构建 用 于 中文信息 自 动分类的《 中图法》 知识库 ， 该两位作 者 还对 Ｏ Ｌ Ｃ Ｃ的“ 子计 划 ” 蝎 进行 了研究 ｃ ； 春 香 、 ｌ薛 ３ 夏 祖 奇 和侯 汉 清从 原 理 、 系统 设 计 、 识 库 构 建 、 知 分
Internet上文本的自动摘要技术_尹存燕
文章编号：1000—3428(2006)03—0088—03 文献标识码：A
Internet 上文本的自动摘要技术
2006 年 2 月 February 2006
中图分类号：TP391
尹存燕，戴新宇，陈家骏
（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京大学计算机科学与技术系，南京 210093）
摘 要：主要研究了 Internet 上的文本自动摘要，介绍了自动摘要的主流技术；讨论 Internet 上文本摘要的新需求以及网页上与自动摘要相 关的信息，介绍了摘要处理过程和当前自动摘要的主要评估方法；对 Internet 上文本的自动摘要作出了总结和展望。 关键词：自动摘要；抽取型摘要；概括型摘要；互联网
cos θ = < x . y > | x |.| y |
x，y 分别为表示句子 i 和标题的向量，<x.y>表示向量的 数量积，|x|.|y|表示向量 x，y 的模的乘积。Cosθ的取值在 0～ 1 之间，若值为 1 则表示句子 i 和标题一样，值为 0 则表示二 者存在根本的差异。还可依据关键词汇共现频率，作为衡量
Automatic Text Summarization for Web Pages on Internet
YIN Cunyan, DAI Xinyu, CHEN Jiajun
(State Key Laboratory for Novel Software Technology, Department of Computer Science & Technology, Nanjing University, Nanjing 210093)
国内的自动摘要研究起步较晚，1988 年上海交大研制了 “汉语文献自动编制文献实验系统”，该系统已能对科技文献 进行摘要并取得了一定效果。经过这些年的发展，中文自动 摘要技术已经取得了长足的发展，如交大纳迅公司已研制出 可以进行网上自动摘要的系统。
基于Gensim的摘要自动生成算法研究与实现
基于Gensim的摘要自动生成算法研究与实现肖元君; 吴国文【期刊名称】《《计算机应用与软件》》【年(卷),期】2019(036)012【总页数】6页(P131-136)【关键词】Gensim框架; Word2vec模型; TextRank算法; 摘要生成框架; LDA主题模型; Rouge摘要评测【作者】肖元君; 吴国文【作者单位】东华大学计算机科学与技术学院上海201600【正文语种】中文【中图分类】TP30 引言自动文摘技术指的是利用计算机对文本进行处理，挖掘出最符合文意的句子，是自然语言处理领域中一个很重要的分支。
在当今学术领域中，生成文本摘要的方式主要有两种，1) 抽取式，顾名思义，就是选出文章中最关键的句子作为文章摘要。
如李娜娜等[1]提出的基于TextRank 的自动摘要优化算法，该算法运用词频统计，找到文章的关键句子，根据句子在段落中的位置调整权重，从而组成文章摘要。
抽取式方法的确能够找到符合文章中心意思的句子，但在摘要通顺程度上有一定的局限性。
2) 生成式，旨在使计算机能够与人类一样，用自己的文字概括全文意思。
如Google Brain团队[2]在2014年提出的seq2seq序列模型，并随后在Github上开源了此项目。
该模型被广泛应用于自动翻译、对话机器人项目当中，对于短篇文章也能够利用该模型生成文章摘要。
但序列模型的局限性在于，若是将长篇幅文章作为训练预料，训练过程将消耗大量时间，而且摘要生成结果也不尽如人意，句子结构复杂，无法读通顺。
由上述分析可知，生成高质量摘要技术的关键在于：1) 包含文章关键信息；2) 句意通顺。
对于长篇幅文章，为了保证句意通顺程度，需要使用抽取式方法生成文章摘要。
本文从上述两个方面出发，提出了一种基于Gensim的摘要自动生成算法，该算法分为两个阶段。
关键句生成阶段，由于使用word2vec模型可以挖掘出关联性强的句子，为了提升摘要通顺程度，运用Gensim框架中的Word2vec词向量模型，将语料转化为词向量，修改Gensim框架中的TextRank算法，使其能够接受词向量输入，根据关联性与重要程度，生成句子无向图。
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收稿日期 :2005209230 作者简介 :徐晓丹 (19782) ,女 ,浙江东阳人 ,浙江师范大学信息科学与工程学院讲师 ,研究方向 :软件工程 ,中文信息处理 。
© 1995-2008 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
综合上述因素 ,本文使用下面的权重计算公式 :
w(sk) = ∑tki/ uk ×L (sk) ×C(sk)
为了快速获取正文信息 ,我们采用的方法是 :首
图 2 文本结构表示
1. 2 关键词提取 一篇文章的关键词集合通常能反映该文章所阐
述的大致内容 。本文关键词的提取是基于词频统计 基础上的 。在分词处理后 ,文章被切分成一个个词 , 对它们进行统计确定出各个词的出现次数 。
为了定量地衡量词条的重要性 ,需要给文档 di 中的每个词条 tk 赋予权重 wik 。wik的确定通常使用 TFIDF 方法 ,即综合考虑 tk 在文档 di 中的词频 tfik以 及在整个文档集合 D 中的反文档频率 IDF。本文使 用下面的公式计算权重 wik :
1 结构分析和统计方法相结合的自动 摘要方法
利用机器对文档做自动摘要并非易事 。模仿人 工摘要的过程是一个有效的途径 。对人工摘要过程 进行观察后发现 ,文摘员在做摘要前一般需要通读全 文 ,把握文档的中心思想和篇章结构 ,从而使文摘尽 可能地覆盖文档的有用信息 。
本文采用结构分析和统计相结合的方法对 Web 文档作自动摘要 。该方法采用拟人思维 ,首先对文档 进行结构分析 ,获得段落信息和各级小标题层次信 息 ,然后综合这些结构信息使用统计方法和启发式规 则来提取文档的关键词 、关键句 ;最后对关键句使用 语义距离进行冗余消除后 ,生成文档的摘要 。具体过 程如图 1 所示 。
1. 3 摘要生成
1. 计算句子权值 。
基于统计的自动摘要方法一般是选取一定数量
最能代表文章内容的句子组成文摘 ,为了定量地衡量
句子的重要性 ,需要给文档中的每个句子 sk 赋予权 重 w(sk) 。根据句子 sk 中各词的词频统计结果来确 定句子的初步权值 。
在确定 w(sk) 时 ,本文主要考虑以下几个因素 : (1) 句子中包含的词条的重要性 。句中词条权重
0 引 言
Internet 的发展使用户在线可获取的资源呈指数 级增长 。在 Web 信息检索中 ,人们有时仅从检出文 档的标题和分类无法判断其是否符合要求 。如果能 进一步给出文档的摘要 、关键词 ,那么用户不必浏览 全文就可以作出相关性判断 ,这无疑将提高检索的效 果和效率 。此外 ,用户还能通过关键词和摘要来检索 所需文档 。可见 ,Web 文档的自动摘要在智能化检索 系统中占有相当重要的地位 。
大程度上概述了文章的内容 。对于出现在这些位置
的句子应该加大权重 。
(3) 某些具有特殊标记的句子 。如果句子中包含
了“本文论述了”、“本文提出了”、“本文讨论”、“总而
言之”及“综上所述”等等表示概括性的词 ,则说明该
句子能概括文章的意思 ,应该加大权重 ;而那些包含
了“例如”等举例性成分的句子 ,则应该减小权重 。
Abstract : Automatic abstracting is a practical and difficult branch in natural language processing , which becomes an important problem in domains such as Internet information retrieval. This paper describes an automatic abstract system to process Chinese Web page , which is mainly based on text structure. The method provided in this paper is to analyze the text structure firstly , obtain the positional informa2 tion of the paragraph and all levels of subtitles information , then uses statistical methods and the heuristic rule to extract key words and key sentences , and finally creates the abstract. Experiments show that this method can generate abstract effectively and efficiently. Key words : automatic abstract ; Chinese Web page ; text structure ; information retrieval
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计 算 机 与 现 代 化
2006 年第 9 期
WiK = tfik ×log(N/ nk + 0. 01)
(1)
其中 ,tfik表示词条 tk 在文档 di 中的出现频数 ,N
表示文档集合中包含的所有文档数目 ,nk 为文档集
合中出现过词条 tk 的所有文档数目 。
在 Web 文档中 ,一些特殊位置出现的词具有特
殊的重要性 ,因此本文对出现在标题 、小标题处的词
再进行加权处理 ,即在 Wij计算中乘以一个比例因子 t 。凡是多处出现的词条 ,仅考虑具有最大值的比例
因子 。在本文中 ,经过反复实验比较 ,最终将标题的
目前 ,自动摘要技术总体上分为两类 :基于统计 的机械摘要方法和基于知识的理解摘要方法 。机械 摘要使用统计方法来获取文档的关键词 ,并结合提示 词 、位置等启发信息 ,从文档中挑选出一些合适的句 子 ,进行润色后得到文档的摘要 。例如 : kupiec 等人 开发的“Trainable Documents Summarizer”[1] ,复旦大学
先建立一个文本块表达式列表 ,通过表达式的匹配提 取出包含正文信息的最小文本块 ,然后结合模式匹配 和启发式规则剔除夹杂在文本块内的“噪声”,对文本 块划分段落 ,最后得到由各个段落组成的文本信息 。
2. 标题小标题的提取 。 在中文网页的自动摘要研究中 ,统计分析表明 , 小标题的识别有助于准确地把握文章的主题 。主要 体现在两个方面 :正确识别小标题可以很好地把握文 章的整体框架 ,理清文章的结构层次 ;同时 ,小标题本 身是文章中心内容的高度概括 。因此 ,小标题的正确 识别能在一定程度上提高文摘的质量 。 考虑到在网页中同时存在着有标号的小标题和 无标号的小标题两种情况 ,我们采用模式匹配和启发 式规则相结合的方法来提取小标题 。为了提取出多 个级别的小标题 ,在处理的时候使用下面的方法 :首 先提取出文章的一级小标题 ,然后根据这些小标题将 文本划分成若干个文本块 ,将每一个文本块看成一篇 文档 ,重复小标题提取和文本块划分的过程 ,直至文 本块不能再划分或没有小标题为止 。这样 ,不同层次 的文本块的一级小标题就组成了文章中各个级别的 小标题 。限于篇幅 ,关于这方面的详细情况我们另文 介绍[6 ] 。 3. 文本结构表示 。 文本结构分析后 ,识别出文章的标题 ,各级小标题 等信息 ,并统计文章的段落、句子的个数 ,每个句子在段 中的位置等信息 ,得到如图 2 所示的文本结构信息。
2006 年第 9 期
徐晓丹 :中文网页自动摘要系统的研究
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够准确 、全面地指明文档的内容梗概 ,具备一定的内 容覆盖率 ;同时生成的摘要必须达到一定的速度 ,以 满足大量 Web 文档的处理需求 。为此 ,本文提出了 一种结构分析和统计方法相结合的自动摘要方法 ,对 其中涉及的结构分析 、关键词提取 、摘要生成等关键 技术进行了深入分析 ,并给出了相应的实验结果和分 析。
之和越大 ,则说明句子的重要性可能越大 。由于文档
中相当一部分词条对文档内容的影响不大 ,因此可以
只考虑关键词集合中的词 。同时 ,词条权重之和应该
除以句子所包含的词条总数 ,得到句子的平均词条权
重 ,从而消除句子长度的影响 。
(2) 句子在文章中所处的位置 。如首段 、末段 、段
首 、段尾 、标题和副标题 、子标题等处的句子往往在较
完成的“复旦中文自动文摘系统”[2] 、上海交通大学的 “OA 中文文献自动摘要系统”[3]等 。机械摘要具有速 度快 、领域不受限的特点 ,但生成的摘要质量较差 ,存 在反映内容不够全面 、语句冗余等问题 。理解摘要期 望利用各种知识和形式化理论 ,在理解文档语义内容 的基础上生成文摘 (对原文的概括或浓缩) 。与机械 摘要相比 ,理解摘要质量较好 ,具有简洁精炼 、全面准 确 、可读性强等优点 。但是 ,理解摘要不仅要求计算 机具有自然语言理解和生成能力 ,还需要表达和组织 各种背景 、领域知识 。这些工作的难度十分巨大 ,迄 今为止进展甚微 。因此 ,理解摘要方法的使用比较少 见 ,仅限于非常狭小的应用领域中 。例如 :哈尔滨工 业大学实现了一个军事领域的自动文摘实验系统[4] , 北京邮电大学研制的文摘系统 LADIES[5] 。
Research on Automatic Abstracting of Chinese Web Page
XU Xiao2Dan
(College of Information Science & Engineering , Zhejiang Normal University , Jinhua 321004 , China)