综合自然语言处理与LSA+TMDS的自动文摘系统

本篇硕士学位论文探讨的是"基于自然语言处理的自动文摘系统"，由张峰撰写，专业为计算机应用，导师为杨国纬，完成于2006年。论文首先概述了自然语言处理（NLP）的基础概念，包括其定义、研究方法和处理过程，强调了NLP在自动文摘系统中的核心作用。 作者随后分析了国内外自动文摘系统的研究现状和发展趋势，指出了一些现有系统存在的局限性，如基于统计的机械文摘（如词频或TF-IDF算法）、基于理解的文摘（依赖深度解析和语义理解）、基于概念依存的文本结构分析以及信息抽取的文本摘要。这些方法各有优缺点，机械文摘易于实现但可能缺乏深度理解，理解型文摘则可能受限于模型复杂度。 论文的核心创新在于结合潜在语义分析（LSA）和篇章多级依存结构分析（TMDS）。LSA作为一种统计分析方法，通过SVD分解消除同义词和多义词的影响，提高了文本表示的精确性。TMDS则基于文本的结构，通过构建关联网络来揭示文章的内在逻辑，从而在深度分析中提高文摘的质量，避免了机械文摘的粗糙性。 论文提出的综合型自动文摘系统正是这两种方法的融合。首先，利用LSA对文本进行潜在语义分析，重构语义矩阵，然后利用TMDS对重构后的语义信息进行深入挖掘，提取关键句子生成文摘。这种方法有效地弥补了LSA在词法和句法层面的不足，同时通过结构分析过滤掉无意义的信息，降低了问题的复杂性。 关键词集中在自然语言处理、自动文摘、潜在语义分析和篇章多级依存结构上，体现了论文的主要研究内容和方法。这篇论文不仅回顾了自动文摘领域的前沿进展，还提出了一个具有实用价值的新思路，对于NLP在信息抽取和文本摘要方面的进一步发展具有重要参考价值。