利用邻域知识提升单文档摘要与关键词提取效果

"本文主要探讨了如何利用邻域知识来提升单文档摘要和关键短语提取的效果。通过引入邻近文档，将指定文档扩展为一个小型文档集合，并应用基于图的排名算法，使得摘要和关键词提取能够同时利用文档的局部信息和邻居文档的全局信息。在DUC基准数据集上的实验表明这种方法的有效性和稳健性。" 本文关注的是信息检索（IR）和自然语言处理（NLP）领域中的两个核心任务——文档摘要和关键短语提取。这两个任务的目的是从单个文本文档中提取出精炼的表示，以便快速了解文档主要内容。传统的单文档摘要和关键词提取方法通常只考虑文档自身的上下文信息，而忽略可能存在的外部知识。 作者提出了一种新颖的策略，即利用最近邻文档（nearest neighbor documents）来增强特定文档的摘要生成和关键词提取。假设邻近文档能提供额外知识和线索，他们将目标文档与少量相关的邻近文档结合，形成一个扩展的文档集。在这个扩展的文档集中，文档之间的关联性被用来增强局部信息（如目标文档中的重要句子或短语），并引入全局信息（如邻近文档中的常见主题或词汇共现）。 采用基于图的排名算法是实现这一目标的关键。这种算法在扩展的文档集中构建图结构，其中节点代表句子或短语，边则表示它们之间的相关性。通过计算节点的排名，可以确定哪些句子或短语最能代表整个文档集的主题，从而生成高质量的摘要和关键短语。 在文档理解会议（DUC）的基准数据集上进行的实验验证了该方法的效能。实验结果表明，利用邻域知识确实能够提高单文档摘要的质量，同时也对关键短语提取非常有益，尤其是通过考虑邻近文档中的跨文档句子关系和单词共现关系。 利用邻域知识为单文档摘要和关键短语提取带来了显著的改进。这种方法不仅丰富了信息来源，还促进了局部信息和全局信息的融合，对于提升信息提取的准确性和全面性具有重要的实践意义。对于未来的研究，这可能启发更多利用上下文信息和相关文档的方法，以进一步提升文本处理的性能。