基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究

贾晓婷; 王名扬; 曹宇

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基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究

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对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础上划分类簇实现摘要句的提取.基于类簇H指数选出高频词作为标准摘要词集,考察了生成摘要与标准摘要词集中共现词的词频分布,实现对自动摘要效果的评测.实验结果表明,本文提出的方法有助于提升微博短文本集的摘要生成效果.

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来源
《东北师大学报：自然科学版》 |2020年第1期|69-74|共6页
作者
贾晓婷; 王名扬; 曹宇;
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作者单位

东北林业大学信息与计算机工程学院;

黑龙江哈尔滨150040;

同方知网(北京)技术有限公司;

北京100000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
自动摘要; 加权主题分布表达; Word2vec; H指数;

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