自动文本摘要方法

自动文本摘要是继信息检索之后信息或知识获取的一个重要步骤,对高质量的文档文摘十分重要。该文提出以句子为基本抽取单位,以位置和标题关键词为句子的加权特征,对句子基于潜语义聚类,提出语义结构的摘要方法。同时给出了较为客观和有效的摘要评价方法。实验表明了该方法的有效性。     

基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成

目前,藏文抽取式文本摘要方法主要是提取文本自身的特征,对句子进行打分,不能挖掘句子中深层的语义信息。该文提出了一种改进的藏文抽取式摘要生成方法。该方法将外部语料库的信息以词向量的形式融入到TextRank算法,通过TextRank与词向量的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量,进行迭代为句子打分,并选取分值最高的句子重新排序作为文本的摘要。实验结果表明,该方法能有效提升摘要质量。该文还在传统ROUGE评测方法的基础上,提出了一种采用句子语义相似度计算的方式进行摘要评测的方法。     

融合多信息句子图模型的多文档摘要抽取

针对现有多文档抽取方法不能很好地利用句子主题信息和语义信息的问题,提出一种融合多信息句子图模型的多文档摘要抽取方法。首先,以句子为节点,构建句子图模型;然后,将基于句子的贝叶斯主题模型和词向量模型得到的句子主题概率分布和句子语义相似度相融合,得到句子最终的相关性,结合主题信息和语义信息作为句子图模型的边权重;最后,借助句子图最小支配集的摘要方法来描述多文档摘要。该方法通过融合多信息的句子图模型,将句子间的主题信息、语义信息和关系信息相结合。实验结果表明,该方法能够有效地改进抽取摘要的综合性能。     

针对文本水印摘要攻击的语义损失量评估方法

为了控制文本水印自动摘要攻击造成的语义信息损失,在已有的自动摘要评估方法的基础上,针对自动摘要文本水印攻击算法提出一种评估文本语义损失度的算法。该方法通过量化句子语义,合理计算摘要攻击造成的语义损失;并分析了攻击造成语义损失的主要因素,以及这些因素和语义损失量之间的数学关系。该方法能够从语义信息损失的角度更真实地评测摘要攻击算法的失真度,实现了自动化评估。     

基于语义的单文档自动摘要算法

单文档自动摘要的目的是在原始的文本中通过摘取、提炼主要信息,提供一篇简洁全面的摘要。自动摘要的主流方法是通过统计和机器学习的技术从文本中直接提取出句子,而单文档由于篇章有限,统计的方法无效。针对此问题,提出了基于语义的单文本自动摘要方法。该方法首先将文档划分为句子,然后计算每一对句子的语义相似度,通过运用改进型K-Medoids聚类算法将相似的句子归类,在每一类中选出最具代表性的句子,最后将句子组成文档摘要。实验结果表明,通过融合语义信息,该方法提高了摘要的质量。     

融合句子结构的抽象式文本摘要方法

传统序列到序列模型未充分利用输入文本的句子结构,导致其无法生成结构严谨、语法更好的摘要。因此,提出了一种融合句子基本结构的摘要生成方法。首先,明确提出融合句子结构生成文本摘要的概念。再者,在摘要生成器上增添了句子基本结构模块和监督模块,句子基本结构模块从输入文本中捕捉一系列句子结构,监督模块评估已捕获句子结构的重要性,以此协助句子基本结构模块从中提取可用的句子结构。最后,摘要生成器融合可用的句子结构生成最终摘要。在数据集LCSTS上的实验表明,此方法的ROUGE得分相较于seq2seq皆有提高,即其生成摘要的准确性优于seq2seq模型。实验也验证了句子基本结构模块和监督模块存在的必要性。     

基于句子特征和语义距离的文本摘要技术

自动摘要是解决网络信息过载问题的关键技术之一.在对文本中旬子的特征和句子之间的语义距离分析的基础上,提出了一种基于句子特征和语义距离的自动文本摘要算法.首先计算文档中句子的各个特征权重,在此基础上决定句子的权重;然后,通过句子之间的语义距离计算,修改句子的权重,据此进行排序,权重大的作为文本的主题句;最后,对文摘句进行平滑处理,生成文字流畅的文本摘要.实验表明,该算法在不同的压缩率下生成的摘要接近于人工摘要,具有较好的性能.     

面向法律文书的分段式摘要模型

文本摘要是指对文本信息内容进行概括、提取主要内容进而形成摘要的过程。现有的文本摘要模型通常将内容选择和摘要生成独立分析,虽然能够有效提高句子压缩和融合的性能,但是在抽取过程中会丢失部分文本信息,导致准确率降低。基于预训练模型和Transformer结构的文档级句子编码器,提出一种结合内容抽取与摘要生成的分段式摘要模型。采用BERT模型对大量语料进行自监督学习,获得包含丰富语义信息的词表示。基于Transformer结构,通过全连接网络分类器将每个句子分成3类标签,抽取每句摘要对应的原文句子集合。利用指针生成器网络对原文句子集合进行压缩,将多个句子集合生成单句摘要,缩短输出序列和输入序列的长度。实验结果表明,相比直接生成摘要全文,该模型在生成句子上ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1平均值提高了1.69个百分点,能够有效提高生成句子的准确率。     

基于混合方法的中文微博自动摘要技术研究

针对微博内容驳杂、信息稀疏的问题,深入研究传统自动摘要技术,结合微博数据特点,在微博事件提取的基础上提出一种基于统计和理解的混合摘要方法。首先根据词频、句子位置等文本特征得到基于统计的初始摘要;然后通过语义词典,计算句子相似度、确定事件主体进行基于语义理解的可读性加工,使最终摘要更具可读性;最后采用合理的摘要评价方法评价所得摘要。实验结果表明,该方法在不同压缩比例下均能获得质量稳定且可读性良好的摘要。     

一种话题敏感的抽取式多文档摘要方法

抽取式摘要的核心问题在于合理地建模句子,正确地判断句子重要性。该文提出一种计算句子话题重要性的方法,通过分析句子与话题的语义关系,判断句子是否描述话题的重要信息。针对自动摘要任务缺乏参考摘要作为训练数据的问题,该文提出一种基于排序学习的半监督训练框架,利用大规模未标注新闻语料训练模型。在DUC2004多文档摘要任务上的实验结果表明,该文提出的话题重要性特征能够作为传统启发式特征的有效补充,改进摘要质量。     

基于加权TextRank的中文自动文本摘要

现有中文自动文本摘要方法主要是利用文本自身信息,其缺陷是不能充分利用词语之间的语义相关等信息。鉴于此,提出了一种改进的中文文本摘要方法。此方法将外部语料库信息用词向量的形式融入到TextRank算法中,通过TextRank与word2vec的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量。充分考虑了句子之间的相似度、关键词的覆盖率和句子与标题的相似度等因素,以此计算句子之间的影响权重,并选取排序最靠前的句子重新排序作为文本的摘要。实验结果表明,此方法在本文数据集中取得了较好的效果,自动提取中文摘要的效果比原方法好。     

基于潜在语义索引和句子聚类的中文自动文摘

自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究课题.提出一种基于潜在语义索引和句子聚类的中文自动文摘方法.该方法的特色在于：使用潜在语义索引计算句子的相似度,并将层次聚类算法和K-中心聚类算法相结合进行句子聚类,这样提高了句子相似度计算和主题划分的准确性,有利于生成的文摘在全面覆盖文档主题的同时减少自身的冗余.实验结果验证了该文提出的方法的有效性,对比传统的基于聚类的自动文摘方法,该方法生成的文摘质量获得了显著的提高.     

一种新的基于段向量的文本自动摘要方法

文本自动摘要技术在网页搜索和网页内容推荐等多个领域都有着非常广阔的应用前景。经典的文本摘要算法采用统计学的方法来提取文章关键字,进而提取主题句。这种方法在一定程度上忽略了文本的语义和语法信息。近年来,分布式词向量嵌入技术已经应用到文本检索当中,基于该技术提出了一种词向量化的自动文本摘要方法,该方法主要分为4个步骤:词向量生成、基于词向量的段向量生成、关键词提取和主题句抽取,最终实现文本段落的自动摘要。实验结果表明,改进的文本自动摘要方法能够有效提取主题句。     

融合主题特征的文本自动摘要方法研究

针对传统图模型方法进行文本摘要时只考虑统计特征或浅层次语义特征,缺乏对深层次主题语义特征的挖掘与利用,提出了融合主题特征后多维度度量的文本自动摘要方法MDSR(multi-dimension summarization rank)。首先利用LDA主题模型对文本主题语义信息进行挖掘,定义了主题重要度以衡量主题特征对句子重要程度的影响;然后结合主题特征、统计特征和句间相似度,改进了图模型节点的概率转移矩阵的构建方式;最后根据句子节点权重进行摘要的抽取与度量。实验结果显示,当主题特征、统计特征及句间相似度权重比例达到3:4:3时,MDSR方法的ROUGE评测值达到最佳,ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-SU4值分别达到53.35%、35.18%和33.86%,优于对比方法,表明了融入主题特征后的文本摘要方法有效提高了摘要抽取的准确性。     

Automatic text summarization based on latent semantic indexing

Automatic summarization is a topic of common concern in computational linguistics and information science, since a computer system of text summarization is considered to be an effective means of processing information resources. A method of text summarization based on latent semantic indexing (LSI), which uses semantic indexing to calculate the sentence similarity, is proposed in this article. It improves the accuracy of sentence similarity calculations and subject delineation, and helps the abstracts generated to cover the documents comprehensively as well as reducing redundancies. The effectiveness of the method is proved by the experimental results. Compared with the traditional keyword-based vector space model method of automatic text summarization, the quality of the abstracts generated was significantly improved.     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。     

案件要素句子关联图卷积的案件舆情摘要方法

案件舆情摘要是从涉及特定案件的新闻文本簇中,抽取能够概括其主题信息的几个句子作为摘要.案件舆情摘要可以看作特定领域的多文档摘要,与一般的摘要任务相比,可以通过一些贯穿于整个文本簇的案件要素来表征其主题信息.在文本簇中,由于句子与句子之间存在关联关系,案件要素与句子亦存在着不同程度的关联关系,这些关联关系对摘要句的抽取有着重要的作用.提出了基于案件要素句子关联图卷积的案件文本摘要方法,采用图的结构来对多文本簇进行建模,句子作为主节点,词和案件要素作为辅助节点来增强句子之间的关联关系,利用多种特征计算不同节点间的关联关系.然后,使用图卷积神经网络学习句子关联图,并对句子进行分类得到候选摘要句.最后,通过去重和排序得到案件舆情摘要.在收集到的案件舆情摘要数据集上进行实验,结果表明：提出的方法相比基准模型取得了更好的效果,引入要素及句子关联图对案件多文档摘要有很好的效果.     

基于多重映射的自动短文摘方法

传统自动文摘一般对字数没有明确限制,运用传统技术进行短文摘提取时,受字数限制,难以获取均衡的性能。针对该问题,提出一种多重映射的自动短文摘方法。通过计算关联度映射值、长度映射值、标题映射值和位置映射值,分别形成多个候选文摘句子集;再运用多重映射策略,将多个候选子集映射到文摘句子集中,同时使用提取文本中心句的方法提高召回率。实验表明,多重映射可在短文摘提取上获得稳定的性能。在NLP&CC2015评测中,该方法的ROUGE-1测试F值达到0.49,ROUGE-2测试F值达到0.35,均优于评测的平均水平,表明了该方法的有效性。     

基于深度学习的文本自动摘要方案

针对自然语言处理（NLP）生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题，提出了一种新的生成式自动摘要解决方案，包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础，结合摘要的特点，引入词性、词频和逆文本频率三个词特征，有效地提高了词语的理解；而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射（seq2seq）与自编码器结构为基础，引入注意力机制、门控循环单元（GRU）结构、双向循环神经网络（BiRnn）、多层循环神经网络（MultiRnn）和集束搜索，提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要（LCSTS）数据集的实验结果表明，该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题，并在Rouge标准评价体系中表现良好，提高了摘要准确性与语句流畅度。     

面向中文法律裁判文书的抽取式摘要算法

裁判文书自动摘要的目的在于让计算机能够自动选择、抽取和压缩法律文本中的重要信息,从而减轻法律从业者的工作量。目前,大多数基于预训练语言模型的摘要算法对输入文本的长度存在限制,因此无法对长文本进行有效摘要。为此,该文提出了一种新的抽取式摘要算法,利用预训练语言模型生成句子向量,并基于Transformer编码器结构融合包括句子向量、句子位置和句子长度在内的信息,完成句子摘要。实验结果显示,该算法能够有效处理长文本摘要任务。此外,在2020年中国法律智能技术评测(CAIL)摘要数据集上进行测试的结果表明,与基线模型相比,该模型在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上均有显著提升。