在SMP2018-第七届全国社会媒体处理大会上,Xiaohua (Tony) Hu来自Drexel University/中央中国师范大学与Mengwen Liu共同探讨了"基于问题的文本总结(Question-based Text Summarization)"这一主题。随着大数据时代的到来,海量的文本信息每天都在增长,如新闻、博客和电子邮件等,这导致了信息过载的问题。许多数据是非结构化的,没有被组织成关系型数据库,使得人们难以快速获取和理解关键信息。因此,迫切需要将大量文本数据压缩成简短、精炼的摘要,以方便搜索、快速浏览和决策。 文本总结的方法主要有两种:提取式和抽象式。提取式方法侧重于从源文档中选择最相关的关键句子或短语,通过排名算法,如LexRank(Erkan等人,2004年),来确定哪些内容最重要。这种方法相对简单,但可能缺乏创新,因为它仅仅是复制原文的部分内容。 另一方面,抽象式方法更为挑战性,但也更接近人类阅读习惯。它通过生成全新的句子或短语来概括源文档的主要思想,能够提供更具原创性和深度的信息。这种技术虽然复杂,但有助于创建更具理解和吸引力的摘要,尽管它面临着诸如语言模型、上下文理解和生成能力的难题。 会议的讨论围绕着这些方法的设计、实验和实现,以及它们在实际应用中的效果评估。研究者们可能会探索如何改进现有的算法,提高摘要的精准度和可读性,同时保持对用户提问的理解和针对性。此外,他们还可能关注未来的工作方向,如结合机器学习和深度学习技术来提升文本总结的质量,或者开发更具交互性的工具,让读者能参与到摘要生成过程中。 基于问题的文本总结是解决信息过载问题的重要手段,它融合了自然语言处理(NLP)技术,特别是大数据环境下的文本挖掘和理解能力,旨在提供更加高效和智能的信息检索方式。随着技术的进步,我们可以期待这个领域在满足用户需求的同时,不断优化和创新。
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