摘要为了从海量的热点事件社交媒体文本流中提取时序摘要,辅助用户快速获取热点事件的演化发展概况,该文在分析热点事件发展阶段的基础上,充分挖掘社交文本的时间特征和传播特征,提出了融合社交传播影响力的热点事件时序摘要方法。该方法抽取的摘要能完整反映事件发展演化过程,内容描述更合乎客观事实,同时在一定程度上 ...

摘要目前主流的生成式自动文摘采用基于编码器—解码器架构的机器学习模型,且通常使用基于循环神经网络的编码器。该编码器主要学习文本的序列化信息,对文本的结构化信息学习能力较差。从语言学的角度来讲,文本的结构化信息对文本重要内容的判断具有重要作用。为了使编码器能够获取文本的结构信息,该文提出了基于文本结构 ...

摘要目前,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 ...

摘要涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势具有重要作用。涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过程有重要的指导作用。因此,该文结合深度学习框架,提出了一种融入案件要素的涉案 ...

摘要抽取式自动文摘研究抽取文档中最能代表文档核心内容的句子作为摘要,篇章主次关系分析则是从篇章结构方面分析出篇章的主要内容和次要内容,因此,篇章主次关系分析和抽取式自动文摘存在较大关联,篇章主次关系可指导摘要的抽取。该文提出了一种基于篇章主次关系的单文档抽取式摘要方法,该方法基于神经网络模型构建了一 ...

摘要文本摘要成为人们从互联网上海量文本信息中便捷获取知识的重要手段。现有方法都是在特定数据集上进行训练和效果评价,包括一些公用数据集和作者自建数据集。已有综述文献对现有方法进行全面细致的总结,但大多都是对方法进行总结,而缺少对数据集的详细描述。该文从调研数据集的角度出发,对文本摘要常用数据集及在该数 ...

摘要针对新闻文本领域,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、 ...

摘要为了获取同一事件的汉越双语新闻的自动摘要,该文提出了一种多特征融合的汉越双语新闻摘要方法。关于同一事件的新闻文本,其句子间具有一定的关联关系,利用这些关联关系有助于生成摘要。根据该思想,首先计算句子间的新闻要素共现程度及句子间的相似度;然后将这两种特征融入句子无向图,并利用图排序算法对句子进行排 ...

摘要该文针对2018机器阅读理解技术竞赛提出一个基于双向注意流(BiDAF)BiDAF的阅读理解模型,实作于DuReader中文问答数据集。该文观察到基线系统采用与问题最相近的段落,作为预测的筛选条件,而改以完整段落来预测答案,结果证实优于原方法。并利用fastText训练词向量以强化上下文信息,最 ...

摘要带有时间标志的演化式摘要是近年来提出的自然语言处理任务,其本质是多文档自动文摘,它的研究对象是互联网上连续报道的热点新闻文档。针对互联网新闻事件报道的动态演化、动态关联和信息重复等特点,该文提出了一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要方法,该方法将新闻事件划分为多个不同的子主题,在考虑时间演化的 ...