新闻专题阶段性摘要生成算法研究

“新闻专题阶段性摘要的生成研究” 新闻专题阶段性摘要的生成是信息提取和文本摘要领域的一个重要课题，它旨在通过精炼的文本形式，为用户提供新闻专题在不同阶段的发展概览，以便快速理解专题的动态演变。该研究以“马航MH370航班失联”这一重大事件为例，探讨了如何有效地生成新闻专题的阶段性摘要。 首先，研究中采用了主题抽取技术。主题抽取是将大量文档中的关键信息提炼出来，形成代表性的主题。在这个过程中，通过对新闻文档的分析，识别出每个文档的主要讨论内容，进而将文档集合转化为主题集合。这种方法有助于减少冗余信息，聚焦于关键事件的主线。 其次，研究引入了话题检测与追踪技术。话题检测用于识别新闻中出现的新话题或热点，而话题追踪则关注这些话题随时间的变化和发展。在“马航MH370航班失联”专题中，研究人员对主题集进行基于时间流的双向聚类。这意味着不仅考虑时间上的先后顺序，还考虑了前后主题的相关性，从而确保聚类的连贯性和准确性。接着，通过正逆向结果交集的再聚类，进一步优化了话题的划分，确保了同一阶段内话题的一致性。 最后，根据话题聚类的结果，选取每个阶段最具代表性的主题生成阶段性摘要。这样生成的摘要能准确反映专题在不同时间点的状态，同时保持了信息的连贯性和完整性。实验表明，所提出的方法在Rouge召回率上表现良好，证明了其在新闻专题摘要生成上的有效性。 关键词涉及到的领域包括新闻专题、话题检测与追踪、二次聚类以及阶段性摘要。这些关键词揭示了研究的核心技术和方法。新闻专题的研究通常涉及大量信息的整合和分析；话题检测与追踪是理解和追踪新闻事件的关键工具，尤其在实时信息更新快速的环境下；二次聚类则是在初步聚类基础上的优化过程，旨在提高聚类的精确度；阶段性摘要则是研究的目标，旨在提供一个简洁而全面的专题概述。 此项研究受到国家自然科学基金、北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划以及北京市教委专项基金等多个项目的资助，体现了其在学术界的重要地位。研究者尤建清和张仰森在自然语言处理和人工智能领域的研究背景，为这项工作的深入进行提供了坚实的基础。 总结来说，新闻专题阶段性摘要的生成研究是结合主题抽取、话题检测与追踪、二次聚类等技术，旨在为用户提供易于理解的新闻专题发展脉络。这种方法对于海量新闻信息的快速理解和传播具有重要的实践意义。