【摘 要】
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目前的抽取式单文档摘要方法未考虑原文中句子和原文语义信息相关度,针对该问题,提出一种基于语义空间的抽取式单文档摘要方法.首先,利用Word2Vec训练词向量以获取语义空间,
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学计算机科学与技术学院,新疆民族语音语言信息处理实验室,乌鲁木齐市公安局网安支队
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1703133);中科院“西部之光”人才培养引进计划(2017-XBQNXZ-A-005);中国科学院青年创新促进会项目(2017472)
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目前的抽取式单文档摘要方法未考虑原文中句子和原文语义信息相关度,针对该问题,提出一种基于语义空间的抽取式单文档摘要方法.首先,利用Word2Vec训练词向量以获取语义空间,并基于该语义空间表示句子和原文;然后,基于余弦相似度计算句子与原文相似度值,并使用TextRank和词频逆文本频率指数(TF-IDF)模型计算原文中句子的权重;最后,将相似度值与权重相结合得到句子的最终权重值.实验结果表明,该模型摘要质量优于基于深度学习的基线系统.
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