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基于LDA与TextRank结合的多文档自动摘要研究

         

摘要

大数据时代信息量急剧增长,伴随而来的是大量冗余信息的出现.为快速、准确、全面搜索到所需信息,提出一种LDA主题模型与TextRank算法相结合的算法.首先通过对预处理后的文档建立主题模型,得到句子的概率模型即文档中句子的重要性,然后考虑运算节点权重时的主题概率,得到新的迭代公式,通过对同一主题下的多篇新闻报道进行处理得到这些文档的文摘.实验结果表明,该方法生成的文摘较单一算法效果显著.

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