热度启发的中文句子压缩算法

"该研究提出了一种基于词语热度的启发式中文句子压缩算法，旨在解决传统句子压缩方法依赖于对齐语料库的问题，并提高压缩效果，尤其是在保持语法规范和信息量的同时，增加压缩句的热度，以满足用户对最新最热信息的需求。" 本文深入探讨了自然语言处理中的一个重要技术——句子压缩。随着网络信息的爆炸式增长，如何快速获取关键信息成为了一个挑战。句子压缩技术应运而生，它能在保持句子语法完整性的前提下，提取并浓缩句子的核心内容。这一技术在自动摘要、电子邮件提醒、RSS聚合和移动设备内容展示等多个领域都有广泛应用。 传统的句子压缩算法通常依赖于大规模的“原句-压缩句”对齐语料库，但这种语料库的获取难度大。为此，研究者提出了一种创新的策略，即不依赖对齐语料库的中文句子压缩算法。该算法基于对人工压缩结果的分析和语言学原理，制定了词语层面和分句层面的压缩规则。在分析原句的句法结构和词语间的依赖关系后，算法运用这两组规则进行压缩。此外，为了提升算法的适应性和准确性，研究者引入了词语的热度概念，这意味着在压缩过程中会优先保留和使用热门词语，以确保压缩后的句子更能反映当前的信息热点。 实验对比了人工压缩、仅使用规则压缩和结合词语热度的压缩方法。结果显示，基于词语热度的启发式压缩算法能够在保持较高压缩比、语法正确性和信息保留度的同时，显著提高压缩句的热度，从而更好地满足用户对热门信息的需求。这种方法对于适应互联网信息的快速变化和满足用户的实时信息需求具有重要意义。 该研究由国家自然科学基金资助，作者韩静和张东站分别在自然语言处理和数据库理论与应用领域有着深入的研究。他们的工作为句子压缩技术带来了新的视角，为未来的文本处理和信息提取提供了有价值的参考。