事件要素驱动的自动文摘技术研究

"基于事件要素的自动文摘抽取" 这篇研究论文探讨了自动文摘技术在处理信息冗余和内容覆盖不全面问题上的新方法，重点关注事件要素的应用。传统的自动文摘技术通常基于词语，而该论文提出了一种面向事件要素的自动文摘策略。事件要素是指在特定事件中具有关键意义的组件，如事件触发词、参与者等，它们能够更细致地捕捉文本的核心信息。 首先，研究者利用已标注的CEC语料库来提取事件要素。CEC语料库是一个专门用于中文突发事件处理的语料，包含丰富的事件信息，适合作为研究的基础。通过分析这个语料库，可以识别和提取出文本中的各种事件类型及其相关的要素。 接着，研究建立了一个事件要素的无向图模型。在这个模型中，每个事件要素作为一个节点，节点之间的关系（如因果、并列等）则表示为无向边。无向图的构建有助于揭示文本中事件要素之间的关联性。 然后，研究对无向图的节点和边进行了权重计算。这一步可能涉及到诸如TF-IDF（词频-逆文档频率）、TextRank或PageRank等算法，这些算法可以评估每个要素的重要性和相关性。通过对节点和边赋予合适的权重，可以优先选择那些对整个事件描述至关重要的要素。 最后，基于权重计算的结果，论文提出了生成简练文摘句的策略。通过选取高权重的事件要素构建句子，这些句子将构成文摘，同时保持原文的顺序，以提供连贯的概述。这种方法旨在提高文摘的概括性和准确性。 实验结果显示，与传统方法相比，基于事件要素的自动文摘方法在CEC语料库上的表现优于其他方法，召回率和准确率均有显著提升，平均F值达到0.62。这意味着这种方法能更有效地提炼文本关键信息，概括文本主要内容。 关键词涉及的领域包括事件要素、中文突发事件语料库、无向图、权重计算和自动文摘。这篇论文的研究对于提升自动文摘技术的效率和质量，特别是在处理新闻报道、社交媒体数据等富含事件信息的文本时，具有重要的理论和实践价值。