维基百科实体增强图基多文档摘要方法

"利用维基百科实体增强基于图的多文档摘要" 本文主要探讨了如何在基于图的多文档摘要过程中利用维基百科实体信息来提高摘要的质量。多文档摘要是一种自然语言处理技术，旨在从一组相关的文档中提取关键信息，生成一个简短而全面的概述，通常用于新闻聚合、文献检索等领域。传统的基于图的多文档摘要方法主要依赖于文档内部的语义关联和句法结构，构建一个句与句之间的关系图，然后通过排序算法（如PageRank）选择最具代表性的句子作为摘要。 作者们提出了一种新的方法，首先，他们从文档集合中抽取出频繁出现的实体，并获取这些实体对应的维基百科条目内容，以此作为文档集合的背景知识。维基百科作为一个庞大的知识库，包含了丰富的实体信息，如实体的定义、相关事件、属性等，这些都可以为摘要提供更深层次的上下文理解。 接着，他们使用PageRank算法对原始文档集合中的句子进行初步排序，PageRank是Google搜索引擎的核心算法，能够识别出网络中具有重要性的节点。在此基础上，作者们引入了一个改进的DivRank算法。DivRank是一种考虑句子多样性和重要性的排序算法，它旨在选择既能代表文档主题又具有多样性的句子。在整合了维基百科背景知识后，DivRank能够更好地捕捉到实体间的语义关系，从而提高排序的准确性。 在新方法中，维基百科实体信息被纳入到DivRank的计算中，使得排序过程不仅考虑了文档内的句际关系，还考虑到了实体间的全局知识。这样，那些包含重要实体或与维基百科背景知识紧密相关的句子将得到更高的权重。 最后，通过结合PageRank和改进DivRank的排序结果，得出每个句子的最终排序，从而选择出最合适的句子组成摘要。在DUC2005数据集上的实验结果显示，这种方法能有效地利用维基百科的知识，显著提升了摘要的质量。 这项研究强调了外部知识源（如维基百科）在多文档摘要中的作用，提供了一种新的框架，将实体信息和图排序算法相结合，以生成更准确、更具信息价值的摘要。这一方法对于进一步提升信息提取和文本摘要的性能具有重要的理论和实践意义。关键词包括多文档摘要、维基百科实体、基于图的摘要方法。