【摘 要】
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为了研究网络快速有效获取信息的方法,网络动态演化内容的识别和分析成为人们迫切需要解决的关键问题。动态多文档文摘建立在时间信息基础上,从网络数据的动态性能入手,对同
【机 构】
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东北林业大学林学院,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2012AA102001);国家自然科学基金资助项目(60736014);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572014CB26)
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为了研究网络快速有效获取信息的方法,网络动态演化内容的识别和分析成为人们迫切需要解决的关键问题。动态多文档文摘建立在时间信息基础上,从网络数据的动态性能入手,对同一主题不同时段的文摘集合进行分析,在识别信息内容差异性的基础上,对信息的动态演化性进行建模。在提出相似度累加模型基础上,进一步提出了基于质心整体选优的动态文摘模型。分析当前文档集合与历史集合强关联性,以选择出的不同文摘句为首句生成候选文摘集合,然后根据质心多层过滤优选方法从中选出最优文摘结果。这种模型方法消除了因首句选择不当而对文摘性能造成的影响,在国际标准评测Taxt Anynasis Conference 2008的Update task任务语料上进行了测试,并且获得了较好的实验结果。
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