【摘 要】
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针对文字直播自动摘要的新闻稿存在背景信息缺乏、难以引起读者兴趣等不足,该文提出一种NBA赛事新闻的自动生成方法.采用该文提出的关键事件抽取算法从文字直播数据中抽取事
【机 构】
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浙江传媒学院智能媒体技术研究院,浙江杭州310018;浙江大学软件学院,浙江杭州310058
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针对文字直播自动摘要的新闻稿存在背景信息缺乏、难以引起读者兴趣等不足,该文提出一种NBA赛事新闻的自动生成方法.采用该文提出的关键事件抽取算法从文字直播数据中抽取事件点、匹配突出关键事件的模板来生成新闻初稿,再从构建的NBA赛事知识图谱中提取背景信息和描述重点,自动生成最终的新闻稿.该文构建并公开的NBA赛事领域知识图谱,包含3个概念类、4种关系和27个属性,共有5893个实体节点.对实验生成的新闻结果随机选取了50场赛事进行了主客观评测.评测结果表明,该文提出的融合知识图谱的新闻自动写作方法有效解决了背景信息缺乏和新闻要素嵌入问题,知识图谱的使用能明显提升所生成的新闻的质量,并可支持新闻的深度阅读.
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