【摘 要】
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为最大化生成摘要的信息量,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)算法与多目标函数的多文档摘要方法。对多文档数据进行预处理,通过句子分割、分词、移除停用词和词干化将文档转化为词
【基金项目】
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国家自然科学基金(61375053)
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为最大化生成摘要的信息量,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)算法与多目标函数的多文档摘要方法。对多文档数据进行预处理,通过句子分割、分词、移除停用词和词干化将文档转化为词语的基本处理形式,计算经数据预处理后的句子信息量得分并将其作为CS算法的输入,再基于多目标函数生成包含原始文档重要信息的句子以组成最终的摘要。实验结果表明,与基于粒子群优化算法和双层K最近邻算法的多文档摘要方法相比,该方法在最大化生成摘要信息量的前提下,保证了高可读性和低冗余性,并且在DUC基准数据集上的摘要平均准确度高达0.99。
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