【摘 要】
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随着网络时代的日益发达和各种内容平台及APP的广泛应用,互联网上各类文本信息呈现指数式增长的态势。在现如今快节奏的日常工作生活中,怎样更高效的从大量资源中获得有效信息,已成为人们当今所研究的热门方向。本文以此为立意,对摘要生成算法展开有关的研讨。（1）对传统的TextRank算法进行优化首先,本文从各种客观因素入手,在构建文本的加权TextRank结构图时,充分考虑不同语境下的语句对摘要的影响,同
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随着网络时代的日益发达和各种内容平台及APP的广泛应用,互联网上各类文本信息呈现指数式增长的态势。在现如今快节奏的日常工作生活中,怎样更高效的从大量资源中获得有效信息,已成为人们当今所研究的热门方向。本文以此为立意,对摘要生成算法展开有关的研讨。（1）对传统的TextRank算法进行优化首先,本文从各种客观因素入手,在构建文本的加权TextRank结构图时,充分考虑不同语境下的语句对摘要的影响,同时将外在的结构信息考虑进来,例如文中各语句的位置、关键词等。将上述各种因素抽象成公式,再与TextRank算法相结合进而来得到备选的摘要句子。但由于语言之间会具有一定程度的相似之处,再加上抽取式摘要的局限,得到的摘要注定会存在重复的情况,为精简摘要,就必须用一定的算法对得出的摘要句做更进一步的去冗余处理,去除较为类似的语句。这样一来得出的内容在冗余度、概括性和可读性等方面效果较好。通过试验数据证明,该算法在ROUGE相关指标上表现较好,从而证明了该算法的有效性。（2）依托主题模型和命名实体识别技术,对TextRank算法进一步改造首先利用LDA主题模型对文本内蕴含的主题进行探索挖掘,得到主题-关键词等相关的概率分布,在此基础上结合点互信息对词语节点进行计算和调节。接着使用与深度学习相结合的Bi LSTM-CRF模型对文章中潜在的实体进行标注,得到相关的地点、人物等信息后再次调整词语权重,最后利用改进的TextRank算法生成摘要并进行实验验证。
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