基于主题聚类的多文本自动摘要算法研究与应用

"一种基于主题聚类的多文本自动摘要算法-论文" 本文介绍的是一种名为"基于主题聚类的多文本自动摘要算法"（Multi-Document Summarization Algorithm based on Topic Clustering, MDS-TC），旨在解决大数据时代中有效获取互联网信息的问题。在海量数据中，有价值的信息往往分散在不同文本中，多文本自动摘要技术能够整合这些相关文本，生成全面且精炼的摘要，从而提高用户获取信息的效率。 当前的多文本摘要算法存在准确性低和召回率低的挑战，而MDS-TC算法对此进行了改进。首先，该算法通过结合聚类算法和文本密度排序，确定合适的初始聚类中心数量，以此来自动识别文本集合中的子主题数量。这一步骤对于理解文本的深层次结构和主题分布至关重要。 接下来，MDS-TC算法在每个子主题集合中进行摘要抽取。它利用卷积神经网络（CNN）进行有监督的学习，对聚类后的主题文本进行训练，为每个句子打分并标记，以选择最能代表中心内容的句子作为摘要部分。这种方法结合了深度学习的力量，提高了摘要的准确性和相关性。 实验结果显示，MDS-TC算法在准确率和召回率方面优于传统的基于LexRank和WSRank的多文本自动摘要算法，并且在生成摘要的速度上也具有优势。这表明MDS-TC算法在处理多文本摘要问题时具有更好的性能和效率。 关键词涉及到的关键技术包括聚类算法（如K-means等）、机器学习（特别是深度学习中的卷积神经网络）、多文本处理、自动摘要以及主题建模（如LDA等）。文章的分类号和文献标志码表明，这是信息技术领域的研究成果，对进一步研究文本挖掘、信息检索和自然语言处理有着重要的参考价值。 总结而言，MDS-TC算法提供了一种创新的多文本摘要方法，通过主题聚类和深度学习相结合的方式，提升了摘要的质量和效率，是大数据时代信息提取和处理的重要工具。