基于累积贡献率的TextRank双层摘要算法
"何春辉等人提出了一种改进的TextRank双层单文档摘要提取算法,该算法结合了基于句子重要度的累积贡献率摘要句筛选方法,并采用了分层结构,利用长句和短句的不同分割策略,提高了摘要提取的效果。在实验中,他们使用手工整理的中文单文档摘要数据集验证了算法的性能,结果显示提取的摘要质量优秀。" 这篇论文主要关注的是文本摘要的自动化提取技术,具体是针对单个文档的摘要生成。传统的TextRank算法是一种基于图的排序模型,常用于信息抽取和文本摘要。在何春辉等人的改进版本中,他们引入了一个双层结构,这允许在不同的层次上处理句子,可能分别关注全局信息和局部细节。 首先,他们提出了一个基于句子重要度的累积贡献率摘要句筛选算法。这个算法的核心思想是评估每个句子对整个文档的贡献程度,通过累积贡献率来决定哪些句子应当被选入摘要。当句子的累积贡献率达到预设阈值时,该句子被视为重要摘要句。这种方法使得算法能够自动确定摘要的长度,无需人为设置固定数量的摘要句。 其次,改进的TextRank算法融合了上述筛选策略,并且采用了一种混合的句子分割方式,即同时考虑长句和短句。这种策略可能是为了平衡信息密度和理解性,因为长句可能包含更多信息,而短句则更易于理解。通过结合这两种类型的句子,算法能够在保持摘要内容完整性的前提下,提高摘要的可读性和有效性。 在实验部分,研究者使用了手工整理的中文单文档摘要数据集来测试新算法的性能。这样的数据集通常包含专家编写的高质量摘要,作为评价标准。实验结果表明,改进的算法能有效地提取出高质量的摘要,证明了其在文本摘要任务中的优越性。 何春辉等人的工作是对TextRank算法的一种创新性改进,旨在提高单文档摘要的自动化提取效果。通过结合句子重要度的累积贡献率和灵活的句子分割策略,他们成功地提升了摘要的质量,这对于信息检索、新闻摘要和文档处理等领域具有实际应用价值。
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