模仿人工的中文自动摘要系统研究与实例分析

本文档主要探讨了"简单中文自动摘要系统研究"，发表于2004年6月第15卷第3期的《装备指挥技术学院学报》。摘要部分强调了摘要作为文档内容提炼的关键角色，尤其是在信息检索中的重要性。作者针对机械式自动摘要方法的局限性进行了深入分析，这些方法往往难以准确捕捉文本的核心意思，因为它们依赖于预设规则或固定的算法。 作者提出了一个模仿人工方式进行自动摘要的新思路，试图通过更加智能的方式来理解和概括文档内容。这种新型系统结构模型包括分词模块和文摘句提取模块，这两个模块是自动摘要过程中的核心环节。分词模块负责将中文文本分解成有意义的词语单元，这对于后续的理解和处理至关重要。文摘句提取模块则是根据词语间的关联性和重要性来选择最具代表性的句子，形成摘要。 文中详细剖析了这两个模块的工作原理和实现策略，可能涉及到了统计方法、权重计算以及自然语言处理技术。例如，可能采用了基于词频、TF-IDF等统计指标来确定词语的重要性，或者运用机器学习算法来学习和识别文章的主题和关键信息。 论文还通过实例展示了新提出的自动摘要系统的实际应用效果，评估了其质量和效率。结果显示，与机械式的摘要方法相比，该系统在处理中文文本时能更准确地把握内容要点，既提高了摘要的准确性，又提升了处理速度。 最后，文章使用了关键词“自动摘要”、“分词”、“权值”和“统计”，表明了研究内容的主要关注点。全文的中图分类号为TP391，文献标识码为A，文章编号CN11-3987(2004)03-0105-05，这体现了该研究属于计算机科学和技术领域，特别是信息检索和自然语言处理的范畴。 这篇论文提供了一种改进的中文自动摘要系统的研究方法，对于提高文本处理效率，尤其是在海量信息时代的信息检索和筛选具有实际价值。