利用Hownet构建的概念向量空间模型中文自动文摘

"本文介绍了一种基于HowNet的中文自动文摘系统，该系统利用HowNet提取词义，替代传统词形频率统计，构建主题语义概念向量空间模型，通过计算句子相似度来提高文摘精度。" 在自然语言处理领域，自动文摘是一种重要的技术，它能够从大量文本中自动提取关键信息，生成简洁的文摘。传统的自动文摘方法主要分为基于知识库的理解法和基于统计的机械抽取法。理解法需要庞大的知识库支持，适用于特定领域，而机械抽取法则依赖于词频统计的向量空间模型。 向量空间模型（VSM）是一种常见的文本表示方法，它将文章中的每个句子视为由不同词频组成的向量。例如，句子Sj可以表示为(S1,F1j;S2,F2j;...Sn,Fnj)，其中Si是独特的词语，Fij是词语Si在句子Sj中的频率。然后，通过计算向量的权重并排序，选取权重高的句子作为文摘。 然而，基于词频的VSM存在局限性，因为它假设相同词形的词义是相同的，忽视了多义词的问题。在实际文本中，多义词的存在导致各个义项并不完全独立，这会影响文摘的质量。 为解决这一问题，本文提出了基于词义排歧的概念向量空间模型。词义排歧是识别多义词在特定上下文中具体含义的过程。HowNet是一个广泛使用的汉语知识库，包含了词语的概念、词性和定义等信息。通过HowNet，可以为每个词语赋予其合适的语义，从而创建一个反映语义关联的概念向量空间。 在构建这个模型时，首先利用HowNet获取每个词语的语义信息，然后将这些信息转化为向量形式。每个词语的向量不再仅仅是词频统计，而是包含其可能的义项及其在文中的具体含义。这样，模型能够更好地捕捉到文本的主题语义，提高文摘的准确性和连贯性。 计算句子相似度是文摘生成的关键步骤。在概念向量空间模型中，通过比较两个句子的向量，可以评估它们在语义上的相似度。高相似度的句子可能会被选择进入文摘，以确保文摘内容的代表性。 通过这种方式，基于HowNet的中文自动文摘系统能够在处理多义词问题上取得改进，从而提高文摘的精确度。这种系统对于处理中文文本，尤其是含有丰富多义词的文本，有着显著的优势，为中文信息检索和处理提供了新的思路。