【摘 要】
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该文研究的重点是中文多文档自动文摘的几个关键技术:汉语句子相似度计算、局部主题的确定、文摘生成以及多文档自动文摘的评价技术等.句子相似度的计算在多文档文摘中有着非
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该文研究的重点是中文多文档自动文摘的几个关键技术:汉语句子相似度计算、局部主题的确定、文摘生成以及多文档自动文摘的评价技术等.句子相似度的计算在多文档文摘中有着非常重要的地位,它的准确性将直接影响到局部主题的确定和文摘的生成.该文对基于语义依存的相似度计算方法进行了详细的讨论,并与基于向量空间模型的TF* IDF方法进行了对比,实验结果证明,基于语义依存的相似度计算方法要优于TF* IDF方法.在局部主题确定部分,该文利用聚类分析的方法,把相似的句子聚成一类,这样每一类就形成了一个局部主题.在这部分,该文提出了一种聚类控制方法,并对这种方法进行了评价.实验证明,这种方法是合理而且有效的.文摘的生成是多文档自动文摘最后一个关键技术,它的目标是将一个语言流畅、信息全面的文摘展示给用户.在这个部分,该文分别对基于抽取的文摘生成方法和基于理解的文摘生成方法进行了深入研究.该文的最后一章讨论了多文档自动文摘的评价.
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