改进TextRank算法提升中文文本自动摘要准确性和效率

本文主要探讨了一种基于改进的TextRank算法的自动摘要提取方法，由作者余珊珊、苏锦钿和李鹏飞共同研究。TextRank算法是Google PageRank算法的一种文本处理应用，它最初用于网页排名，但在此被扩展到自动摘要领域。传统的TextRank算法在进行文档摘要时，仅关注句子间的相似性，而忽视了文档的篇章结构以及句子的上下文信息，这可能导致摘要质量的降低。 针对这些不足，研究人员提出了一种改进的iTextRank算法，该方法特别适用于中文文本，因为它考虑了中文文本的独特结构特性。具体来说，他们将标题、段落、特殊句子（如疑问句、结论句等）、句子在文档中的位置以及句子长度等因素纳入到TextRank网络图的构建中，这样可以更全面地反映句子之间的关系。此外，他们还设计了改进的句子相似度计算方法，并引入了一个权重调整因子，以平衡不同因素对摘要的重要性。 在应用过程中，iTextRank算法能够更好地捕捉文本的内在逻辑和连贯性，从而生成更加准确和精炼的摘要。文章进一步分析了这种改进算法的时间复杂度，强调了其在效率上的优势。实验结果表明，相比于经典的TextRank方法，iTextRank在提高准确率的同时，还能降低召回率，这意味着它能更精准地挑选出最重要的信息进行摘要。 本文的研究不仅对自然语言处理领域，特别是在自动文本摘要技术上有所贡献，而且对于理解和利用中文文本的特性和结构有着重要的实践价值。关键词包括中文文本、自动摘要提取、TextRank算法、篇章结构以及无监督学习方法，这些都是本文的核心研究内容。这项工作提供了一种创新的方法来提升文档摘要的质量，对于处理大规模文本数据具有实际意义。