维吾尔语自动文摘：关键词驱动的单文档摘要技术比较

该篇论文研究主要探讨了在互联网信息技术快速发展的背景下，维吾尔单文档自动文摘技术的实用性与重要性。随着互联网上的信息量爆炸式增长，人们面临着信息过载的问题，这促使了自动文摘技术的需求提升，尤其是对于少数民族语言如维吾尔语的处理。论文的核心目标是构建一个专门针对维吾尔语的自动文摘系统，以解决这一挑战。 研究首先从维吾尔语语言学的角度出发，对文档进行预处理，这是任何自动文摘系统的基础。作者比较了两种常见的关键词提取算法：TF-IDF和TextRank。通过实验发现，TextRank方法在维吾尔语环境下表现更优，因为它能更好地捕捉到句子之间的语义关系，这对于抽取式自动文摘至关重要，即通过提取文档的关键信息来生成摘要。 在摘要生成阶段，关键词作为关键线索，帮助系统筛选出文档中最具有代表性和信息量的句子。结果显示，基于关键词的自动文摘方法在充分考虑了维吾尔语语言特性后，能够有效地压缩和提炼信息，从而显著提高信息处理的效率，使得用户能够在有限的时间内获取到核心内容。 此外，论文还强调了维吾尔单文档自动文摘技术在计算机工程与应用领域中的实际价值，特别是在信息检索、文档管理和机器翻译等领域，它能够减轻人力负担，提高信息利用的精准度。研究成果发表于《计算机工程与应用》杂志，2015年第51卷第16期，作者包括新疆大学信息科学与工程学院和清华大学语音和语言技术研究中心的研究人员。 这篇论文不仅提供了维吾尔语自动文摘技术的理论基础，还展示了其实用性和在解决语言多样性带来的信息处理问题中的潜力，为今后跨语言自动文摘技术的研究和发展提供了有价值的参考。