【摘 要】
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Internet在世界范围内的迅猛发展使得网络上聚集了越来越多的信息,而这些信息90%以上是以文本的形式表现的,这极大地推动了自然语言处理技术的发展。目前,自然语言的处理技术
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Internet在世界范围内的迅猛发展使得网络上聚集了越来越多的信息,而这些信息90%以上是以文本的形式表现的,这极大地推动了自然语言处理技术的发展。目前,自然语言的处理技术的研究成为许多研究者日益关注的领域,信息过滤、信息检索、自动文摘等技术成为人们研究的热点。同时也对自然语言处理技术提出了更高的要求:人们希望在杂乱无章的网络世界中快速、准确地获得自己想要的信息。本文重点研究了自动网页摘要技术,旨在通过摘要将大量的网页信息用简洁、准确的形式呈现给用户。文章将网页摘要分为两类,一类是同主题的多网页摘要,为了消除网页特有的冗余信息,提出了一种基于聚类思想的多网页摘要算法,实验表明该算法优于其他聚类算法,并且能够极大地消除网页冗余信息。第二类摘要针对某一突发事件的网上新闻报道,对于这一类网页,我们提出了基于事件模板和信息抽取的摘要方法,并且用信息融合技术合并抽取出的各种信息以达到准确和消除冗余的目的,准确率和召回率分别达到61.65%和79.60%。本文的主要研究成果如下:1.运用搜索引擎自动查找相关网页,而不需要手工构造语料库,提高了系统的实用性。2.为了消除网页冗余信息,将聚类算法运用到网页摘要中,从各个类别中
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