【摘 要】
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自动文本摘要生成是自然语言处理领域中颇具挑战性的问题之一,其任务是为书籍、篇章、新闻或者微博等某一文本资源生成简洁而又具有意义的文本摘要。TextRank算法是一种基于
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目“基于众包的知识补全关键问题研究”(No.ZR2020MF149)
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自动文本摘要生成是自然语言处理领域中颇具挑战性的问题之一,其任务是为书籍、篇章、新闻或者微博等某一文本资源生成简洁而又具有意义的文本摘要。TextRank算法是一种基于图的文本摘要生成算法,只利用当前文档即可实现关键词提取和文摘生成,因其简洁有效而得到广泛应用。本文在TextRank算法的基础上提出一个无监督抽取式联合打分模型。一方面,结合词频逆句频余弦相似度与词向量余弦相似度共同计算句子得分;另一方面,采用最大边缘相关度算法(Maximal Marginal Relevance,MMR)将抽取得到的摘要
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