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| 基于加权TextRank的新闻关键事件主题句提取 | |
| 作者单位： | ;1.昆明理工大学信息工程与自动化学院 |
| 摘 要： | 为了在大量的新闻中快速找到自己感兴趣的内容,提出在单文档中基于加权TextRank算法提取主题句的方法,以得到新闻关键事件信息。通过计算新闻文本句子关键词的互信息值,对新闻报道进行事件句和非事件句的分类,过滤出非事件句。基于TextRank算法的思想,构建一个事件句有向图,引入句子位置、句子相似度和关键词覆盖频率3个影响因子,以此计算句子之间的影响权重,利用TextRank模型对图中的每个点计算权重,并选取排序最靠前的句子作为关键事件的主题句。实验结果表明,该方法的抽取效果优于基于词频-逆文档概率和新闻标题的主题句抽取方法。 |
| 关 键 词： | TextRank算法 句子相似度 关键事件 主题句提取 影响权重 |
Topic Sentence Extraction of Key News Events Based on Weighted TextRank |
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