自动文本摘要技术综述
自动文本摘要技术综述_胡侠
自动文本摘要 技术 从 20 世纪 50 年代 开始 兴起 , 最初是以统计学为支撑 , 依靠文章中的词频 、位置等信 息为文章生成摘要 , 主 要适用 于格 式较为 规范的 技术 文档 。从 90 年代开始 , 随着机器学习技术在自然语言 处理中的应用 , 自动文 本摘要 技术 中开始 融入人 工智 能的元素 。针对新闻 、学术论文等主题明确 、结构清晰 的文档 , 一些自 动摘 要技 术 [ 1 -2] 使 用贝 叶斯 方法 和隐 马尔可夫模型抽取文档中的重要句子组成摘要 。到了 21世纪 , 自 动 文本 摘 要 技术 开 始 广 泛应 用 于 网页 文 档 。针对网页文档结构较为松散 、主题较多的特点 , 网 页文档摘要领域出 现了一些 较新 的自动 摘要技 术 , 比
收稿日期 :2010 -04 -02 修回日期 :2010 -06 -11 作者简介 :胡 侠 (1974 -), 女 , 硕士 , 助理研究员 , 研究方向为情报理论 、方法及应用 ;林 晔 (1962 -), 男 , 研究员 , 研究方向为 情报理论 、方 法及应用 ;王 灿 (1974 -), 男 , 博士 , 工程师 , 研究方向为数据挖掘 ;林 立 (1985 -), 男 , 硕士 , 研究方向为信息检索 、网络系统研发 。
算文章中段落首末 句出现主 题句 的概率 , 选取得 分最
高的 若 干句 子 生 成 摘 要 [ 5] 。 Edmundson利 用 线 索 词
(cuewords)、标题词 、句子位置以及关键词频等 3个因
素 , 计算每个句子的权重 , 得分最高的几个句子作为摘
要 [ 6] 。
到了 20 世纪 90 年代 , 随着机 器学 习在 自然 语言
基于词共现图的文档自动摘要算法 [ 16 ] , 通过词共现图
近文本自动摘要研究综述
4、在处理大规模数据集时，基于LSTM的自动文本摘要技术可能需要较长的 训练时间，因此优化模型的训练效率和性能仍然是一个需要的问题。
四、结论与展望
本次演示通过对基于LSTM的自动文本摘要技术的研究，分析了该技术的现状、 优缺点和发展趋势。尽管已经取得了一定的成果，但仍然存在许多挑战和问题需 要进一步研究和解决。
2、引入注意力机制和上下文信息等方法在很大程度上提高了摘要的质量。 这些方法可以帮助模型更好地理解输入文本，从而在生成摘要时保留更多的重要 信息。
3、预训练语言模型（如BERT）的引入为自动文本摘要提供了更好的解决方 案。通过预训练，模型能够学习到丰富的语义信息，更好地处理自然语言处理的 复杂性，从而提高摘要的准确性和可读性。
4、跨领域应用：将自动文本摘要技术应用于更多领域，如生物医学、法律 等，以拓展其应用范围并提高实用性。
5、多语言支持：加强对多语言自动文本摘要的研究，以支持全球范围内的 语言需求，提高模型的普适性。
参考内容二
随着互联网信息的爆炸式增长，人们对于快速、有效地获取和筛选信息的需 求不断增加。自动文本摘要技术应运而生，它能够自动地对大量文本进行分析、 概括和分类，从而帮助用户快速了解文本的主要内容。本次演示将对自动文本摘 要技术进行综述，包括其研究背景、目的、方法及其应用。
然而，当前的自动文本摘要技术仍存在一些不足。首先，信息抽取和文本理 解的准确性有待进一步提高。其次，现有的方法主要文本的表面信息，而忽略了 语义和上下文信息，这可能导致生成的摘要不准确、不完整。此外，目前的自动 文本摘要技术还不能很好地处理有歧义的词汇和复杂的语言结构。
未来的研究方向和挑战包括：
3、基于深度学习的方法：这类方法通过使用深度神经网络对文本数据进行 特征提取和表示学习，从而实现对文本的自动摘要。其中，最具代表性的方法是 基于循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）的方法。这些方法能够有效 地捕捉文本中的长程依赖关系和上下文信息，且能够自适应地处理不同领域的文 本数据。然而，对于长文本的摘要效果仍存在一定的局限性。
Word的自动摘要功能提取文档关键内容
Word的自动摘要功能提取文档关键内容自动摘要是Microsoft Word软件中一个非常实用的功能，它能够根据文档的内容自动提取出关键信息，帮助用户快速浏览和了解文档核心内容。
本文将详细介绍Word的自动摘要功能以及其在提取文档关键内容方面的应用。
一、什么是自动摘要功能自动摘要是Word软件中的一项文本处理功能，通过分析文档的内容，自动提取出具有代表性和重要性的句子或段落，形成一个简洁准确的摘要。
自动摘要的目的是帮助用户快速了解文档的核心内容，节省阅读时间，提高工作效率。
二、如何使用自动摘要功能使用Word的自动摘要功能非常简单。
只需按照以下步骤进行操作：1. 打开Word文档，并选中需要提取摘要的内容。
2. 在工具栏中选择“摘要工具”选项卡，并点击“自动摘要”按钮。
3. 弹出的“自动摘要”对话框中，选择合适的选项，如摘要长度、字体样式等。
4. 点击“确定”按钮，Word将自动提取出文档的关键内容，并生成摘要。
三、自动摘要功能的应用场景1. 浏览大量文档：对于那些需要浏览大量文档的用户来说，自动摘要功能能够帮助他们快速了解文档的核心信息，提高阅读效率。
2. 学术研究：科研人员在进行文献综述时，需要阅读大量的论文和文献资料。
使用自动摘要功能可以帮助他们快速了解文献的主要观点和研究结果，便于筛选和归纳相关信息。
3. 商务报告：在编写商务报告时，时常需要从大量的文档中提取出关键信息，用于撰写报告内容。
使用自动摘要功能可以帮助作者快速找到并提取出重要的观点和数据。
四、自动摘要功能的优势和局限性1. 优势：自动摘要功能能够帮助用户快速浏览文档，节省阅读时间。
它能够准确地提取出文档的关键信息，帮助用户抓住核心内容，提高工作效率。
2. 局限性：自动摘要功能在提取文档关键内容方面虽然有一定的准确性，但仍然存在一些局限性。
对于一些复杂的信息内容，自动摘要可能无法完全捕捉到所有重要细节。
此外，由于自动摘要是根据算法分析文档内容得出的，对于语义和上下文理解方面的复杂问题，其准确度还有待提高。
生成式自动文摘的深度学习方法综述
生成式自动文摘的深度学习方法综述
近年来，生成式自动文摘（abstractive summarization）已经成为深度学习研究当中的一个亮点。
生成式自动文摘是一种采用机器学习和自然语言处理技术简化原文的技术，能够从原文内容中提取出重要的信息，提供一个突出的短文摘要报告。
它可以帮助用户节省大量时间，更容易地浏览文章中的概要而无需阅读全文。
研究表明，生成式自动文摘技术是基于深度神经网络模型的。
它通过预先训练并使用序列到序列模型来完成摘要任务。
传统的神经网络模型使用单一的模型，学习文本中的特征，以生成文摘。
而深度神经网络模型使用多个模型，可以更好地提取文本的特征并生成更加准确的文摘。
更进一步的研究表明，使用自注意力机制（self-attention mechanisms）能够更好地识别文本特征并产生更加自然和准确的概要报告。
自注意力机制使用机器学习技术，通过按照特定权重分配关注力，能够更强大地理解文本。
同时，还有一些研究表明，通过添加额外的特征及其将对文摘性能的改善，这是通过在模型中加入非神经网络的特征实现的。
总之，生成式自动文摘技术目前是一种方便快捷的技术，能够节省大量的时间。
深度学习技术使用多重模型结合自注意力机制，能够以自然语言处理技术提供准确的摘要。
此外，将特征添加到模型当中也可以改善文摘性能。
多文档自动文摘综述
中 文 信 息 学 报第19卷第6期 JOURNA L OF CHINESE INFOR MATION PR OCESSING V ol119N o16[综述]文章编号:1003-0077(2005)06-0013-08多文档自动文摘综述Ξ秦 兵,刘 挺,李 生(哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室,黑龙江哈尔滨 150001)摘要:多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术。
随着互联网上信息的日益丰富,多文档文摘技术成为新的研究热点。
本文介绍了多文档文摘的产生和应用背景,阐述了多文档文摘和其他自然语言处理技术的关系,对多文档文摘国内外研究现状进行了分析,在此基础上汇总提出了多文档文摘研究的基本路线及关键技术,并总结了多文档文摘的未来及发展趋势。
关键词:人工智能;自然语言处理;多文档文摘;自然语言处理;文本压缩中图分类号:TP391 文献标识码:ASurvey of Multi2document SummarizationQI N Bing,LI U T ing,LI Sheng(In formation Retrieval Laboratory,School of C om puter Science and T echnology,Harbin Institute of T echnology,Harbin,Heilongjiang150001,China)Abstract:multi2document summarization is a technology of natural languages processing,which extract im portant in forma2 tion from multiple texts about same topic according to ratio of com pression.Multi2document summarization becomes new re2 search spot with increasing of in formation in internet.In this paper,the background of multi2document summarization is in2 troduced,the relationship with other technologies of natural language processing and the state of arts is analyzed,the key technologies and the methods of research of multi2document summarization are proposed.Finally,the feature of multi2docu2 ment summarization is forecasted.K ey w ords:artificial intelligence;natural language processing;multi2document summarization;nature languages process2 ing;com press of texts1 引言互联网的普及使人们的生活方式发生了巨大的变化,在网络带给人们大量信息的同时,人们的需求也随着网络信息的急剧增长不断地发生着变化,从而促进了许多新技术诞生和发展。
文本摘要常用数据集和方法研究综述
第33卷第5期2019年5月Vol.33,No.5May,2019中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2019)05-0001-16文本摘要常用数据集和方法研究综述侯圣峦张书涵费超群(1.中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室，北京100190；2.中国科学院大学，北京100049)摘要：文本摘要成为人们从互联网上海量文本信息中便捷获取知识的重要手段。
现有方法都是在特定数据集上进行训练和效果评价，包括一些公用数据集和作者自建数据集。
已有综述文献对现有方法进行全面细致的总结，但大多都是对方法进行总结，而缺少对数据集的详细描述。
该文从调研数据集的角度出发•对文本摘要常用数据集及在该数据集上的经典和最新方法进行综述。
对公用数据集的综述包括数据来源、语言及获取方式等•对自建数据集的总结包括数据规模、获取和标注方式等。
对于每一种公用数据集•给出了文本摘要问题的形式化定义。
同时•对经典和最新方法在特定数据集上的实验效果进行了分析。
最后•总结了已有常用数据集和方法的现状，并指出存在的一些问题。
关键词：文本摘要；自然语言处理；机器学习；人工智能中图分类号：TP391文献标识码：AA Survey to Text Summarization：Popular Datasets and MethodsHOU Shengluan1'2・ZHANG Shuhan1'2,FEI Chaoqun1-2(1.Key Laboratory of Intelligent Information Processing*Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190,China；2.University of Chinese Academy of Sciences,Eeijing100049»China)Abstract:Text summarization has become an essential way of knowledge acquisition from mass text documents on the Internet.The existing surveys to text summarization are mostly focused on methods・without reviewing on the experimental datasets.This survey concentrates on evaluation datasets and summarizes the public and private datasets together with corresponding approaches.The public datasets are recorded for the data source,language and the way of access・and the private dataset are recorded with the scale,access and annotalion methods.In addition,the formal definition of text summarization by each public dataset are provided.We analyze the experimental results of classical and latest text summarization methods on one specific dataset.We conclude with the present situation of existing datasets and methods,and some issues concerning them.Keywords:text summarization；natural language processing；machine learning；artificial intelligence()引言文本摘要任务旨在从一篇或多篇相同主题的文本中抽取能够反映主题的精简压缩版本2•可以帮助用户快速形成对特定主题文本内容的全面了解，提高浏览信息和获取知识的效率。
利用自动摘要功能快速生成文档摘要
利用自动摘要功能快速生成文档摘要自动摘要技术是一种基于自然语言处理和机器学习的方法，在处理大规模文本数据时起到了重要的作用。
它能够从文本中抽取出最重要的信息，以便快速生成文档摘要。
本文将介绍自动摘要的原理、应用和优势。
一、自动摘要的原理自动摘要的基本原理是通过对文本进行语言分析和统计学处理，寻找其中的关键词、短语和句子，并根据它们的频率、位置和上下文关系等因素进行权重计算，从而抽取出最有代表性的信息作为摘要。
常用的自动摘要算法包括基于概率模型的TextRank算法和基于深度学习的神经网络模型。
二、自动摘要的应用1. 文献综述：在学术研究中，研究人员需要阅读大量的文献，通过自动摘要可以快速获取到每篇文献的核心内容，减少阅读时间，提高工作效率。
2. 新闻媒体：新闻报道通常都是海量的，使用自动摘要可以快速了解新闻的主题和要点，帮助读者快速获取信息，减少阅读负担。
3. 智能搜索引擎：搜索引擎使用自动摘要技术可以从海量的搜索结果中提取出相关的内容，提供更加准确和高效的搜索体验。
4. 信息抽取：自动摘要可以辅助进行信息抽取，帮助提取出需要的信息，为后续的分析和处理提供便利。
三、自动摘要的优势1. 提高效率：使用自动摘要可以快速从大量文本中提取关键信息，大大提高了阅读和获取信息的效率，节省了时间和人力成本。
2. 提高准确性：自动摘要算法基于统计学和机器学习方法，避免了主观因素的介入，摘要的生成更加客观和准确。
3. 适应多语言：自动摘要技术可以应用于多种语言的文本处理，满足了全球化信息处理的需求。
4. 可扩展性强：自动摘要技术基于计算机算法，可以快速处理大规模的文本数据，适应了当前信息爆炸的趋势。
总结：自动摘要技术在当前的信息化社会中发挥着越来越重要的作用，它不仅提高了信息处理的效率和准确性，还为很多领域的发展带来了新的机遇和挑战。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，相信自动摘要技术会在未来发展得更加成熟和完善。
文献综述自动总结范文
随着人工智能技术的飞速发展，文献综述自动总结作为一种新兴的文本处理技术，引起了学术界的广泛关注。
本文将对文献综述自动总结的相关研究进行综述，分析其研究现状、技术方法及未来发展趋势。
一、研究现状文献综述自动总结的研究起源于自然语言处理领域，旨在通过计算机程序自动提取文献中的关键信息，生成具有概括性的文本。
近年来，随着深度学习技术的兴起，文献综述自动总结的研究取得了显著成果。
1. 领域研究现状（1）文本摘要技术：文本摘要技术是文献综述自动总结的核心，主要包括提取式摘要和生成式摘要。
提取式摘要从原始文本中直接提取关键信息，生成摘要；生成式摘要则通过深度学习模型生成新的摘要文本。
（2）领域自适应技术：针对不同领域的文献，领域自适应技术能够提高文献综述自动总结的准确性和有效性。
该技术通过学习特定领域的知识，使模型能够更好地理解和生成领域内的摘要。
2. 技术研究现状（1）深度学习模型：深度学习模型在文献综述自动总结中取得了较好的效果。
其中，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型在提取式摘要和生成式摘要任务中得到了广泛应用。
（2）预训练语言模型：预训练语言模型（如BERT、GPT等）在文献综述自动总结中具有较好的表现。
这些模型通过在大规模语料库上预训练，能够捕捉到语言中的普遍规律，从而提高摘要质量。
二、技术方法1. 提取式摘要（1）关键句提取：通过分析句子之间的关系，提取关键句作为摘要。
（2）关键词提取：根据关键词的权重，生成摘要。
2. 生成式摘要（1）基于CNN的摘要生成：利用CNN提取文本特征，通过注意力机制关注关键信息，生成摘要。
（2）基于RNN的摘要生成：利用RNN对文本进行编码，通过解码器生成摘要。
3. 领域自适应技术（1）领域词嵌入：通过学习特定领域的词嵌入，提高模型在领域内的表现。
（2）领域自适应训练：利用领域知识对模型进行训练，提高模型在特定领域的性能。
三、未来发展趋势1. 深度学习模型在文献综述自动总结中的应用将更加广泛，如结合多模态信息、强化学习等。
信息检索中的文本摘要技术研究
信息检索中的文本摘要技术研究随着互联网的发展和信息爆炸式增长，我们每天都会面临海量的信息需要处理。
在这个信息量庞大的时代，如何从海量信息中迅速获取所需的信息成为一个重要的问题。
文本摘要技术通过对文本进行自动化处理，将文本中最重要的信息提取出来，以简洁的方式展现给用户，大大提高了信息获取的效率。
本文将探讨信息检索中的文本摘要技术的研究进展和应用。
一、文本摘要技术的定义和分类文本摘要技术是一种自然语言处理的技术，旨在从一篇或多篇文本中提取出最重要的信息，并以简洁的方式呈现给用户。
根据摘要生成的方式和结果的形式，文本摘要技术可以分为抽取式摘要和生成式摘要两类。
1. 抽取式摘要抽取式摘要技术从原始文本中直接提取出最重要的句子或短语，形成摘要。
它通常根据句子的关键词、主题句、句子位置等特征来进行句子的重要性评估和抽取。
抽取式摘要技术简单直接，摘要结果更加可靠，但可能会忽略一些重要的信息。
2. 生成式摘要生成式摘要技术则是通过对原始文本进行理解和分析，生成全新的句子或短语，形成摘要。
生成式摘要技术需要建立复杂的语言模型和规则系统，以便生成与原文相关但更简洁的摘要。
二、文本摘要技术的研究进展随着自然语言处理和机器学习技术的不断发展，文本摘要技术也取得了长足的进步。
以下将介绍几种常见的文本摘要技术并探讨其适用场景和优缺点。
1. 基于统计方法的文本摘要技术基于统计方法的文本摘要技术使用统计模型和算法来评估句子的重要性和相关性，并进行句子的选择和排序。
这种方法基于大量的语料库进行训练和学习，相对简单且效果较好。
然而，由于统计模型的依赖性较强，对于领域特定的文本和较长的文本，效果可能不够理想。
2. 基于图模型的文本摘要技术基于图模型的文本摘要技术将文本中的句子或短语表示为图中的节点，并使用边表示句子之间的关系。
通过图算法来计算句子的重要性，并形成摘要。
相比于统计方法，基于图模型的文本摘要技术可以更好地处理长篇文本，但对于文本中的复杂关系和语义信息的处理仍存在一定的挑战。
自动文摘综述
自动文摘综述自动文摘是指利用自然语言处理技术，从大量文本中自动提取出核心信息，生成简明扼要的文章摘要。
自动文摘技术已经在新闻聚合、公司报告、科技论文等领域得到广泛应用。
下面是自动文摘技术的综述：1.自动文摘技术的发展历程。
自动文摘技术起源于上世纪50年代初，但一直难以实现高质量的文本自动摘要。
随着信息技术的发展和自然语言处理技术的成熟，自动文摘技术得到了快速发展，并逐渐被广泛应用。
2.自动文摘技术的方法和模型。
自动文摘技术主要分为基于统计的方法和基于规则的方法。
基于统计的方法利用机器学习算法学习文本的特征和模式，提取关键信息。
基于规则的方法则是通过定义一系列规则，从文本中提取出一定的信息。
近年来，神经网络方法也被应用于自动文摘，它可以通过训练自动学习最优的文本表示，进一步提高自动文摘的效果。
3.自动文摘技术的应用。
自动文摘技术在新闻聚合、科技论文、公司报告等领域得到了广泛应用。
例如，在新闻聚合领域，自动文摘技术可以从各大新闻网站中提取出各类新闻的关键信息，生成简明扼要的新闻摘要，帮助用户更快地获取资讯。
在科技论文领域，自动文摘技术可以从研究论文中提取出关键信息，帮助科学家更快地了解前沿研究。
在公司报告领域，自动文摘技术可以从公司报告中提取出财务数据和业务状况等关键信息，帮助企业更快地了解自身状况。
4.自动文摘技术的挑战与展望。
自动文摘技术仍然存在很多挑战，例如文本特征的表示、文本的语言多样性和长文本自动摘要等问题。
但同时，自动文摘技术也有着广阔的发展前景，近年来的研究成果也表明了自动文摘技术的不断优化和提高。
未来，自动文摘技术将会在更多的应用场景中得到应用，为人们提供更为高效、精准的信息提取服务。
利用自动摘要功能快速生成文档概要
利用自动摘要功能快速生成文档概要自动摘要是一种利用自然语言处理和机器学习技术，通过对文本进行分析、提取重要信息和总结，生成文档的概要或摘要的功能。
它可以帮助人们快速了解文档的主旨和要点，提高工作效率。
本文将介绍自动摘要的原理、方法和应用，并探讨其在各个领域的潜力。
第一部分：自动摘要的原理和方法1.1 文本分析技术文本分析技术是实现自动摘要功能的基础，它包括词法分析、句法分析和语义分析等。
通过分析文本的词汇、语法结构和上下文含义，可以找到文档的关键词、句子和段落，为后续的摘要生成提供基础。
1.2 自动摘要方法自动摘要可以分为抽取式和生成式两种方法。
抽取式方法通过将文本中的关键词、句子或段落提取出来，形成摘要。
生成式方法则通过模拟人类理解和总结文本的过程，生成具有一定结构和逻辑的摘要。
第二部分：自动摘要的应用领域2.1 新闻媒体自动摘要在新闻媒体领域的应用非常广泛。
在新闻报道中，自动摘要可以帮助编辑和读者迅速了解新闻事件的要点和关键信息，提高新闻浏览效率。
同时，自动摘要还可以用于新闻聚合、信息过滤和舆情监测等方面。
2.2 学术研究在学术研究领域，自动摘要可以帮助研究者快速了解相关文献的内容和贡献，从而提高阅读效率和选择合适文献的能力。
自动摘要还可以用于文献综述和研究概述的撰写，为研究者提供参考。
2.3 商业应用商业领域中，自动摘要可以应用于市场调研、竞争情报、投资分析和智能客服等需求。
通过自动摘要，企业可以迅速了解市场信息、竞争对手的策略和用户的需求，为决策提供决策依据。
第三部分：自动摘要的发展趋势和挑战3.1 发展趋势随着自然语言处理和机器学习技术的不断发展，自动摘要的性能和效果将进一步提升。
未来的自动摘要系统可能通过更加智能的算法和模型，实现更精确、准确和多样化的摘要生成。
3.2 挑战和问题自动摘要仍然面临着一些挑战和问题。
例如，如何在保持信息准确性的同时生成具有流畅性和连贯性的摘要；如何应对不同领域和语种的文本的摘要生成；如何解决摘要的可解释性和人工编辑需求等问题。
如何使用AI技术进行文本摘要和生成
如何使用AI技术进行文本摘要和生成一、AI技术在文本摘要中的应用在信息爆炸的时代，我们每天都面临着大量的文本信息，包括新闻、论文、博客等。
然而，阅读所有这些信息是一个极为耗时的过程。
因此，迅速获取并了解关键信息变得尤为重要。
AI技术中的文本摘要和生成工具成为了有效应对这一问题的方法。
1.1 文本摘要技术简介AI技术可以利用自动化算法来从大量文本数据中提取出核心内容，并以简短的形式呈现出来。
关键性信息的提取可以帮助人们更快地理解和处理复杂内容。
常见的文本摘要方法有抽取式和生成式两种。
抽取式方法主要通过识别原始文本中最重要的句子或段落来生成摘要。
它基于句子或段落之间的统计特征，例如词频、位置权重等进行评估。
与生成式方法相比，抽取式方法更快速且相对容易实现。
生成式方法则是使用机器学习算法，在理解原始文本后自动生成全新的句子和段落作为摘要。
它能够根据输入语料库创建语言模型，并结合自然语言处理技术生成新文本。
生成式方法通常比抽取式方法更具创造性，但也面临着准确性和一致性的挑战。
1.2 文本摘要的应用场景AI技术中的文本摘要可以广泛应用于各个领域。
在新闻行业中，人们可以通过自动化算法从海量的新闻报道中提取关键信息，帮助编辑人员更快地了解事件并撰写文章。
此外，在学术领域中，文献综述是一项重要而耗时的任务。
自动生成摘要有助于研究人员迅速了解相关研究进展而不必阅读完整的论文。
同样地，在商业领域中，对市场报告和竞争分析进行摘要处理可以帮助企业更好地理解市场趋势，并制定相应策略。
此外，在法律文件和判决书等大范围文档中提取关键信息也是利用文本摘要技术的一个典型应用。
二、AI技术在文本生成上的应用2.1 文本生成技术简介与文本摘要不同，AI技术还能够实现全新内容的自动生成。
这种基于机器学习和自然语言处理的文本生成技术可以帮助人们在需要大量创造性写作的任务中节省时间和精力。
根据输入的提示或要求，AI系统可以生成与之匹配的内容。
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。
如何使用自动摘要功能在Word文档中生成摘要
如何使用自动摘要功能在Word文档中生成摘要自动摘要功能是Microsoft Word软件中的一个强大工具，它能够帮助用户在文档中生成简洁准确的摘要。
在本文中，我们将深入探讨如何使用自动摘要功能，并提供详细的操作步骤。
1. 什么是自动摘要功能自动摘要是一种能够自动提取文档关键信息并生成简洁摘要的功能。
通过使用这个功能，用户可以快速获取文档的核心内容，而无需阅读整篇文章。
自动摘要功能基于文本分析和算法，能够识别关键词、词组和句子，并根据文档结构生成摘要。
2. 如何启用自动摘要功能启用自动摘要功能非常简单。
打开Microsoft Word软件，选择“文件”菜单，然后点击“选项”。
在弹出的对话框中，选择“自动摘要”选项，勾选“显示摘要工具栏”，然后点击“确定”。
3. 如何生成摘要在文档中生成摘要非常容易。
首先，选择你想要生成摘要的文本段落，然后点击摘要工具栏中的“自动摘要”按钮。
Word将根据文本分析生成一个默认长度的摘要。
4. 自定义摘要长度默认情况下，Word生成的摘要长度为几个句子。
如果你想要自定义摘要长度，可以在生成摘要前选择“自动摘要”按钮旁边的下拉箭头。
在弹出的菜单中，选择“选项”并在“摘要长度”框中输入你想要的长度。
5. 修改摘要内容生成摘要后，你可能希望修改摘要的内容。
只需在摘要中双击要修改的文字即可进入编辑模式。
在编辑模式下，你可以添加、删除或修改摘要中的文字，以确保其准确反映文档的内容。
6. 常见问题解答Q：生成的摘要内容不符合预期怎么办？A：你可以尝试调整摘要长度，增加或缩小范围，以寻找最合适的摘要内容。
Q：摘要中有不必要的内容怎么办？A：你可以手动编辑摘要，并删除不需要的内容。
另外，你还可以调整生成摘要时选择的文字段落，只选择和文档主题相关的内容。
7. 总结通过使用Microsoft Word软件中的自动摘要功能，我们可以快速生成摘要并获取文档的核心信息。
无论是处理大量资料还是撰写综述，这个功能都能够帮助用户节省时间和精力，提高工作效率。
自动文摘综述
自动文摘综述自动文摘，是一种可以有效提取和概括文本内容的技术。
目前，自动文摘技术正在成为文本处理领域一项重要的研究热点。
此类技术借用自然语言处理、机器学习、信息检索等技术，可以按照训练好的模型，把有关文本进行加工、分析、汇总，从而把原文的主要观点概括出来，实现文本文摘的自动生成。
自动文摘技术具有开发快速、准确率高等优势，可以有效提取文本中的重要信息，可以显著提升文本内容挖掘、概括和生成报告等应用的效率。
现在，自动文摘技术已经成功应用于新闻摘要、知识挖掘、检索系统、决策支持系统等多种应用环境中，可以有效解决文本内容挖掘、概括和生成报告等问题。
在自动文摘技术研究中，文本预处理是最核心的一步，主要用于把句子拆分成单词、修改大小写、去掉标点符号等。
拆分成单词后，系统可以更好地处理文本内容。
通常，文本预处理技术中包括分词、词干提取、字符串替换、句子拆分、大小写转换等步骤，主要是为了使拆分后的单词更具有代表性，可以更准确地描述文本的意思。
词性标注是文本预处理的重要步骤之一，用于区分句子中各个单词的语法归属，即确定句子中每个单词的词性。
主要词性有动词、名词、形容词、副词等，词性标注可以更加准确地理解文本内容，对文本分析、概括等都有很重要的作用。
在文本分析阶段中，通常采用抽取式文本摘要方法，把文本中重要的信息抽取出来，并有选择性地概括出文本的主要内容和指导思想。
常用的抽取式文本摘要技术有信息检索法、标记词索引法、基于文本表示的学习方法等。
他们可以从文本中提取出语义相关的重要句子，在文本分析概括中发挥重要作用。
此外，基于语言模型的自动文摘技术也是目前研究的重点之一。
基于语言模型的自动文摘可以基于抽取式文本摘要的基础上，使用语言模型进行句子组合拼接，显著提升摘要文本的质量和可读性。
有了上述基础技术的支持，自动文摘技术可以结合多种方法，更加准确地提取和概括文本内容。
现在，自动文摘技术可以应用于新闻摘要、知识挖掘、检索系统、报告综述等不同的领域，可以显著提升文本内容的提取、概括和生成报告的效率。
自动写综述
自动写综述引言：随着科技不断进步，人工智能技术的应用范围越来越广，自然语言处理技术更是实现了从“会说话”到“会思考”的跨越。
其中，一项重要的应用就是自动写综述技术，其可以将大量的文本信息进行筛选、提取和组织，从而为读者提供一个全面、准确的信息概览。
本文将从两个方面来介绍自动写综述技术，一是基本原理和方法，二是应用场景和前景。
一、基本原理和方法自动写综述技术主要分为三个步骤：文本摘录、信息提取和语言处理。
1、文本摘录文本摘录是指将大量的文本信息进行筛选，筛选出最具有价值的信息作为写作材料。
其中，自动摘录算法是关键的技术之一。
自动摘录算法主要有两种：基于词频的摘录算法和基于机器学习的摘录算法。
基于词频的摘录算法是指根据词频来判断文章中哪些词汇最具有代表性和权威性，从而进行筛选。
而基于机器学习的摘录算法则是通过文章结构和内容的分析，从中提取出最重要和最有价值的信息。
这种算法比较复杂，但准确性很高。
2、信息提取信息提取是指从筛选出的文章中，提取出需要用来撰写综述的信息。
这其中，关键词提取是主要的技术手段。
关键词提取可以采用TF-IDF算法或者基于文本分类的方法。
其中，TF-IDF算法是基于词频的统计方法，而基于文本分类的方法则是对文本进行分类，将文本中的所有词汇分为若干个类别，然后从中选择最具有代表性的类别作为关键词。
3、语言处理语言处理是指将提取出的信息进行组织和排版，写出一个有结构和层次的综述。
这其中，自然语言生成算法是主要的技术手段。
自然语言生成算法可以将所提取出的信息进行优化、归纳和概括，最终呈现出准确、流畅的文字。
二、应用场景和前景自动写综述技术可以广泛应用于各个领域，特别是新闻、科技、医疗、金融等各类行业。
在新闻领域，自动写综述技术可以根据新闻的热度和用户需求，自动编写出简洁、准确的新闻摘要。
在科技领域，自动写综述技术可以帮助科学家对各类文献进行全面、系统的综述，从而为科学研究提供参考。
在医疗和金融领域，自动写综述技术可以帮助医生和金融从业者对大量的资料进行筛选、整理和归纳，从而为决策提供依据。
基于人工智能的文本摘要算法研究
基于人工智能的文本摘要算法研究随着互联网技术的不断发展，人们从传统的纸质阅读方式转变为了电子阅读方式，同时也带来了更多的信息和数据。
然而，人们往往没有足够的时间和耐心去阅读大量的文本信息，因此，文本摘要技术应运而生。
基于人工智能的文本摘要算法就是其中一种。
一、基于人工智能的文本摘要算法是什么？基于人工智能的文本摘要算法是一种自动提取文本信息中的重要信息的技术。
它利用机器学习和自然语言处理等技术，从文本中提取出关键句子或段落，生成一个简短的摘要，以便用户可以迅速了解文章的主要内容。
二、基于人工智能的文本摘要算法的原理是什么？1. 语言模型语言模型是基于文本的统计模型，可以用来预测给定文本中下一个单词的概率。
利用语言模型，可以衡量一个句子中的单词之间的联系和重要性。
2. 句子相似度句子相似度是指两个句子之间的相似程度。
在基于人工智能的文本摘要算法中，句子的相似度是用来衡量两个句子之间的重要性和联系。
3. 文本权重文本权重是指一个单词或短语在文本中的重要性。
基于人工智能的文本摘要算法根据单词或短语在文本中的出现频率和上下文关系等因素来确定文本权重。
三、基于人工智能的文本摘要算法的应用场景1. 新闻摘要在新闻门户网站、新闻客户端等应用中，由于大量的新闻报道，很难一一阅读，通过基于人工智能的文本摘要算法，可以从纷繁复杂的新闻中提取出重要信息，让用户能够快速了解新闻事件的主要内容。
2. 文献综述在学术领域，经常需要回顾之前相关研究的论文，通过基于人工智能的文本摘要算法可以自动提取出每篇论文的重点信息，便于研究人员快速了解各篇论文的主要内容。
3. 电商评论在电商平台上，用户往往会发布大量的商品评论，通过基于人工智能的文本摘要算法可以提取出用户评论中的重要信息，如产品的优点、缺点等，方便其他用户参考。
四、基于人工智能的文本摘要算法的局限与挑战1. 语义消歧语义消歧是指在自然语言处理中，解决单词或短语多义性的问题。
智能文档主题综述生成原理
智能文档主题综述生成原理智能文档主题综述生成是一种技术，利用人工智能和自然语言处理的方法，自动分析和提取文档的主题信息，并生成相关主题的综述。
下面我们将介绍智能文档主题综述生成的原理。
智能文档主题综述生成通常包括以下步骤：1. 文档分析：首先，系统需要对待处理文档进行分析，包括文本预处理、分词、词性标注等步骤。
这些步骤的目的是将文档转换为计算机可以理解和处理的形式。
2. 主题提取：系统使用主题模型等技术方法来提取文档中的主题。
主题模型是一种统计模型，可以从大量文本数据中自动发现潜在的主题。
通过主题提取，系统可以确定文档中的重要主题。
3. 综述生成：一旦主题被提取出来，系统就可以根据主题生成相应的综述。
生成综述的方法可以是基于模板的，也可以是基于自动生成摘要的方法。
基于模板的方法会使用预定义的模板结构来填充主题信息，以生成综述。
自动生成摘要的方法会根据主题及其相关信息，利用文本摘要技术生成简洁准确的综述。
4. 综述优化：生成的综述可能需要进一步的优化和改进，以提高其质量和可读性。
系统可以利用文本的修辞和语言风格等知识对综述进行修饰，使其更易理解和流畅。
智能文档主题综述生成的原理在人工智能和自然语言处理方面有着广泛的应用。
通过自动分析和提取文档主题，并生成准确的综述，可以帮助人们快速理解和把握大量文档的内容，提高工作效率和信息处理能力。
同时，这项技术也为信息检索、知识管理和内容生成等领域提供了有力的支持。
总而言之，智能文档主题综述生成的原理包括文档分析、主题提取、综述生成和综述优化等步骤。
通过这些步骤，系统能够自动分析文档的主题信息，并生成准确、简洁的综述，提高信息处理的效率和质量。
该技术在实际应用中有着广泛的应用前景。
文献综述智能写作
文献综述智能写作
智能写作，也称为自动写作或智能文本生成，是指利用人工智能技术，通过计算机程序自动生成文章、报告、新闻、小说等文本内容的过程。
它可以模拟人类的写作能力，根据给定的输入信息和规则，自动产生语言表达、故事情节、引用等文本元素，具有高效、快速和准确的特点。
智能写作的发展源于自然语言处理和机器学习等技术的进步。
随着机器学习算法和大数据的发展，智能写作系统可以通过学习大量的文本数据，提取其中的模式和规律，并据此生成新的文本。
智能写作还可以借助自然语言生成模型，如循环神经网络（RNN）和变压器（Transformer），来生成语言文本。
智能写作在各个领域都有广泛的应用。
例如，在新闻媒体行业，智能写作可以根据数据和事实，快速生成新闻报道，提高新闻的时效性和准确性。
在市场营销领域，智能写作有助于生成广告文案、产品描述和推销邮件等，提高销售效果。
在学术研究领域，智能写作可以帮助科研人员快速撰写论文摘要、结果分析和实验报告，提高科研工作效率。
然而，智能写作也面临一些挑战和争议。
其中一个问题是如何保持智能写作的正确性和可信度，避免生成错误、夸大或误导性的内容。
另一个问题是如何平衡智能写作与人类写作之间的关系，确保智能写作是人类的助手而不是取代人类。
综上所述，智能写作是一项利用人工智能技术生成文本的领域，它具有高效、快速和准确的特点，在各个领域有广泛的应用。
然而，智能写作还需要解决一些问题和挑战，以提高其可信度和与人类写作的协作性。
文献综述智能写作
文献综述智能写作摘要：1.智能写作的定义与分类2.智能写作的重要性与应用领域3.智能写作的现状与挑战4.我国在智能写作领域的发展与成果5.未来智能写作的发展趋势与展望正文：一、智能写作的定义与分类智能写作，顾名思义，是指通过人工智能技术辅助或自动完成写作任务的过程。
根据技术实现的方式和程度，智能写作可以分为辅助性写作和全自动写作两类。
辅助性写作主要通过自然语言处理、知识图谱等技术，帮助作者提高写作效率，优化文本质量，比如自动纠错、生成摘要、提供写作建议等。
而全自动写作则是在无需人工干预的情况下，由人工智能系统独立完成整篇文本的创作。
二、智能写作的重要性与应用领域智能写作在信息爆炸的时代背景下，具有重要的价值和广泛的应用前景。
首先，智能写作可以提高写作效率，缓解信息过载带来的压力。
其次，智能写作能够保证文本质量，提升内容生产的专业性和准确性。
最后，智能写作还可以实现个性化定制，满足用户多样化的需求。
智能写作的应用领域非常广泛，包括但不限于新闻报道、科技论文、商业文案、法律文书等。
三、智能写作的现状与挑战尽管智能写作已经取得了一定的成果，但仍然面临着诸多挑战。
比如，语言理解的复杂性、知识表示的困难、创作灵感的缺乏等。
此外，智能写作还需要解决伦理、法律、隐私等问题。
我国在智能写作领域的发展也取得了显著的成果。
一些大型科技公司和研究机构，如百度、阿里巴巴、清华大学等，都投入了大量的人力物力进行研究和开发。
四、未来智能写作的发展趋势与展望展望未来，智能写作将会有以下几个发展趋势：技术进一步成熟，实现更高级别的全自动写作；与人工智能其他领域深度融合，形成更加完善的智能创作生态；更加注重用户体验，实现真正的智能化、个性化服务。
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摇 第 8 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡摇 侠,等:自动文本摘要技术综述
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分最高的几个句子组成文章的摘要。 有趣的是,后来
的评估表明[4] ,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。
Baxendale 等人通过从句子位置特征入手,通过计
基于词共现图的文档自动摘要算法[1 6 ] ,通过词共现图
形成的主题信息以及不同主题间的连接特征信息自动
地提取文档摘要。
摇 2. 2摇 多文档自动摘要技术摇 多文档自动摘要的目
的是为包含多份文档的文档集合生成一份能概括这些
文档主要内容的摘要。 相对单文档自动摘要,多文档
自动摘要除了要剔除多份文档中的冗余内容外,还要
模型的系统 DimSim[7] ,在这个系统中他们采用了更多
的文章特征来计算句子的摘要概率,如词组频率( item
frequency) 以及倒文档频率( inverse document frequen鄄
cy) 等。 他们在该系统中使用了词组别名的匹配方法,
例如把 IBM 与 International Business Machines 等 同 起
2. 1. 1摇 基于特征的方法。 文档摘要中常用的文 章特征包括词频、特定段落( 如首末段)、段落的特定 句子( 如首末句) 等。 Luhn 在 1958 年发表的论文[3] 指 出,频繁出现的单词与文章主题有比较大的关联,因此 可以根据各单词出现的频率给文中的句子打分,以得
收稿日期:2010-04-02摇 摇 摇 摇 修回日期:2010-06-11 作者简介: 胡摇 侠(1974-) ,女,硕士,助理研究员,研究方向为情报理论、方法及应用;林摇 晔(1962-) ,男,研究员,研究方向为情报理论、方法 及应用;王摇 灿(1974-) ,男,博士,工程师,研究方向为数据挖掘 ; 林摇 立(1985-) ,男,硕士,研究方向为信息检索、网络系统研发。
处理领域应用的兴起,自动摘要技术中也逐渐开始出
现一些基于机器学习的方法。 在 Edmundson 的研究基
础上[6] , Kupiec 在 1995 年提出一种新的方法[1] ,通过
朴素贝叶斯分类模型去判定文章里的每个句子是否应
该抽取为摘要。 在 Kupiec 的方法中,假设 s 是某一句
子,S 是组成摘要的句子集合, F1 ,. . . ,Fk 为文章的 k 个特征,假设这 k 个特征相互独立,则有以下公式:
( Log-Linear Models) 的摘要方法中[10] ,他们注意到了
各种特征间的关联性,并通过实验证明了这种模型比
朴素贝叶斯模型的提取效果要好。 该模型可以用下面
的公式表示:
P( l | s) = 移 exp( i 姿i fi( l,s) )
(2)
移 移 exp( i
i姿i fi( l,s) )
如基于图排序的摘要方法等。 我们可以根据自动文本摘要技术本身的特点对其
进行分类。 根据摘要的主题聚焦性,自动文本摘要又 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 容。 所产生的摘要从形式上可以分为文摘( extract) 和 摘要( abstract) ,文摘通过抽取原文中的重要句子所组 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。
子位置、句内词数以及句内词语与文章词语的相似度
等。
2. 1. 2摇 基于词汇链的方法。 基于词汇链的方法
主要通过对文章内容进行自然语言分析生成摘要。 这
类方法中,有 代 表 性 的 方 法 是 Miller 在 1995 年 提 出
的[11] 。 该方法通过分析生成词汇链( lexical chain) 来
NewsBlasterhttp: / / newsblaster. cs. columbia. edu / 等。
该领域一个较早的工作来自于哥伦比亚大学的自然语
言处理小 组, 他 们 在 1995 年 开 发 出 SUMMONS 系 统
( SUMMarizing Online NewS) ,并在新闻领域的多文档
摘要取得不错效果[ 17 ] 。 有些多文档摘要方法通过聚
类( clustering) 方法来识别文档集合中的共同主题,并
根据摘要所覆盖的文档数量,自动文本摘要可以 分为单文档摘要与多文档摘要。 单文档摘要技术为单 个文档生成摘要,而多文档摘要技术则为多个主题类 似的文档产生摘要。 本文将在接下来的篇幅中对单文 档摘要技术、多文档摘要技术以及新兴的网页摘要技 术做一个概述性的介绍。 摇 2. 1摇 单文档自动摘要技术摇 单文档自动摘要技术 针对单个文档,对其中的内容进行抽取,并针对用户或 者应用需求,将文中最重要的内容以压缩的形式呈现 给用户。 常见的单文档摘要技术包括基于特征的方 法、基于词汇链的方法和基于图排序的方法。
其中 l 是标签(在该模型里存在两种标签:该句子
被抽取为摘要或不被抽取为摘要),s 是要标注的某个
项,为对应特征的权重。
Conroy 与 O'leary 在 2001 年提出一种使用隐马尔
可夫模型( hidden Markov model) 的摘要方法[2] 。 该方
法也使用了一些文章的特征来确定句子的分值,如句
算文章中段落首末句出现主题句的概率,选取得分最
高的若 干 句 子 生 成 摘 要[5] 。 Edmundson 利 用 线 索 词
( cue words) 、标题词、句子位置以及关键词频等 3 个因
素,计算每个句子的权重,得分最高的几个句子作为摘
要[6 ] 。
到了 20 世纪 90 年代,随着机器学习在自然语言
2摇 研究现状
自动文本摘要技术从 20 世纪 50 年代开始兴起, 最初是以统计学为支撑,依靠文章中的词频、位置等信 息为文章生成摘要,主要适用于格式较为规范的技术 文档。 从 90 年代开始,随着机器学习技术在自然语言 处理中的应用,自动文本摘要技术中开始融入人工智 能的元素。 针对新闻、学术论文等主题明确、结构清晰 的文档,一些自动摘要技术[1-2] 使用贝叶斯方法和隐 马尔可夫模型抽取文档中的重要句子组成摘要。 到了 21 世纪,自动文本摘 要 技 术 开 始 广 泛 应 用 于 网 页 文 档。 针对网页文档结构较为松散、主题较多的特点,网 页文档摘要领域出现了一些较新的自动摘要技术,比
系作为边,最后通过图排序的算法( 如 PageRank、mani鄄
fold ranking 等) 得出各顶点的得分,并在此基础上生
成文本摘要。
在以句图结构表示文档的基础上,Mihalcea 等人
使用了 PageRank 算法来提取出关键的句子生成文档
摘要[15] 。 在该 方 法 中, 他 们 把 每 个 句 子 作 为 图 的 顶
胡摇 侠摇 林摇 晔摇 摇 摇 摇 王摇 灿摇 林摇 立
( 杭州市科学技术信息研究院摇 杭州 摇 310001) 摇 ( 浙江大学 计算机科学与技术学院摇 杭州摇 310027)
摘摇 要摇 随着互联网上信息爆炸式的增长,如何在互联网上有效地获取所需信息成为当前情报科学领域一个迫切 需要解决的问题。 为了更好地浏览和吸收互联网上的海量信息,自动文本摘要技术对文档进行压缩,压缩后的表示 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 为全面的综述性介绍,对该领域当前的一些最新发展趋势,如基于图排序的摘要方法也进行了简要的探讨。 关键词 摇 自动摘要摇 文档抽取摇 机器学习 中图分类号摇 TP391摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码 摇 A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号摇 1002-1965(2010)08-0144-04
做摘要提取,主要分为 3 个步骤:a. 选择候选词的集
合;b. 根据与词汇链里成员的相关程度,为每个候选词
选择词汇链;c. 如果发现候选词与某词汇链相关度高,
则把候选词加入词汇链内。
最后该方法根据长度与一致性给每个链打分,并
使用一些启发式ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法挑选部分词汇链生成摘要。 在此
基础上,Ono 等人在 1994 年提出了结合修辞结构的应
1摇 背摇 景
随着 Internet 的飞速发展,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。 在万维网用户普遍面临信息过载问题的今天,自动文 本摘要技术无疑能够有效地降低用户的信息负载,帮 我们更好地从万维网获取各类科技情报信息。 近年 来,自动文本摘要技术在科技情报领域的应用不断扩 展,有效提高了科技工作者浏览和处理信息的效率,是 当前信息检索领域的研究热点之一。
能够识别不同文档中的独特内容,使得生成的摘要能
够尽量的简洁完整。
多文档自动摘要的研究从 20 世纪 90 年代开始兴
起,尽管目前还没有非常满意的解决方案,但不少人员
组织一直在做各种尝试,如 Google 公司的 Google News
http: / / news. google. com, 哥 伦 比 亚 大 学 的 Columbia
点,句子间的相似度作为顶点间的边。 句子间的相似
度由句子内容的重叠程度决定,通过两个句子间的共
同单词数量计算而得。 为了避免长句子分数过高的情
况,他们把得出的数值与句子长度相除。 只有在两个
句子间的相似度大于零时,它们对应的顶点才会有边
相连。 文章对应图的生成有 3 种建模方法:无向加权
图;有向加权图,边的方向顺着文章句子顺序,边的权