【摘 要】
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大数据时代信息量急剧增长,伴随而来的是大量冗余信息的出现。为快速、准确、全面搜索到所需信息,提出一种LDA主题模型与TextRank算法相结合的算法。首先通过对预处理后的文
【机 构】
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内蒙古师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61640204)
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大数据时代信息量急剧增长,伴随而来的是大量冗余信息的出现。为快速、准确、全面搜索到所需信息,提出一种LDA主题模型与TextRank算法相结合的算法。首先通过对预处理后的文档建立主题模型,得到句子的概率模型即文档中句子的重要性,然后考虑运算节点权重时的主题概率,得到新的迭代公式,通过对同一主题下的多篇新闻报道进行处理得到这些文档的文摘。实验结果表明,该方法生成的文摘较单一算法效果显著。
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