基于事件索引模型的自动文本摘要系统：一项多文件摘要研究

自动文本摘要生成（ATS）是信息技术领域中的一个重要研究分支，它结合了计算机科学和认知心理学的理论与方法，旨在通过自动化手段从大量文本中提取关键信息，生成简洁、精炼的摘要。2009年，马汉华、邵志清和过气在《华东理工大学学报（自然科学版）》上发表了一篇题为“基于认知心理学模型的自动文本摘要生成技术”的论文，探讨了如何利用认知心理学的事件索引（Event Indexing）模型来提升ATS系统的性能。 事件索引模型是一种在认知心理学中广泛使用的概念，它关注的是人类理解和记忆过程中对事件结构的编码和检索。在自动文本摘要系统EI-ATS中，作者们利用了语法分析技术来解析句子结构，确保摘要能够捕捉到文本的核心思想和关键动作。同时，他们也应用了词法分析，以理解文本中词语之间的关系和语义，这有助于识别出重要的实体和主题。 论文指出，通过对多个文档的摘要生成进行评估，EI-ATS系统展现出了显著的优势，特别是在处理复杂文本集合时，其生成的摘要准确度和概括能力得到了肯定。这一研究的成功表明，将认知心理学的理论与计算机科学的自然语言处理技术相结合，是提高自动文本摘要系统性能的有效途径，为今后的研究提供了有价值的参考模板。 这项工作不仅推动了自然语言处理领域的技术进步，也为跨学科合作树立了典范，即如何将看似不相关的心理学理论应用于实际的工程问题，从而提升人工智能系统的实用性。该研究为自动化文本处理工具的发展奠定了坚实的基础，并对未来的研究者在开发更高效、智能的文本摘要系统方面提供了新的思考视角。