【摘 要】
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针对目前多数基于句子或段落作为处理单元的自动文摘方法,提出一种基于句群的自动文摘方法。该方法引用了一种基于多元判别分析（MDA）的汉语句群自动划分理论,通过获得句间语义
【机 构】
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杭州电子科技大学认知与智能计算研究所,厦门大学智能科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202281,61103101）, 教育部人文社会科学研究项目青年基金资助项目（10YJCZH052,12YJCZH201）
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针对目前多数基于句子或段落作为处理单元的自动文摘方法,提出一种基于句群的自动文摘方法。该方法引用了一种基于多元判别分析（MDA）的汉语句群自动划分理论,通过获得句间语义更好的句群作为自动文摘的处理粒度,在此基础上使用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型将文本表示成向量矩阵,再使用k-means算法对向量进行聚类,然后按照一定比例从聚类后的类别中抽取生成文摘,最后采用Kappa检验和肯德尔相关系数评价摘要的质量。实验结果表明该方法得到的整体Kappa值达到了0.7、肯德尔相关系大于0.8,两个评价指标结果都高
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