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高小云

作品数:1 被引量:27H指数:1
供职机构:清华大学人文学院计算语言学研究室更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信息处理
  • 1篇语义
  • 1篇中文
  • 1篇中文信息
  • 1篇中文信息处理
  • 1篇主题概念
  • 1篇向量
  • 1篇向量空间
  • 1篇向量空间模型
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机应用
  • 1篇层次分析

机构

  • 1篇清华大学

作者

  • 1篇万敏
  • 1篇罗振声
  • 1篇高小云
  • 1篇季姮

传媒

  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2003
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于概念统计和语义层次分析的英文自动文摘研究被引量:27
2003年
传统的自动文摘方法基于词语统计抽取文摘句 ,未进行文本的语义分析 ,导致文摘精度不高。为了克服传统方法的缺点 ,本文提出了一种基于主题概念的自动文摘方法 ,以概念统计和层次分析为基础设计并实现了一个英文自动文摘系统。系统利用WordNet以概念统计代替传统的词频统计 ,基于主题概念构建向量空间模型 ,计算句子重要度。并且根据主题概念在概念层次树上的分布进行文本结构分析划分意义块 ,以意义块为单元抽取文摘 ,初步解决了多主题文章的文摘结构不平衡问题。本文主要介绍了概念层次树的构造 ,主题概念的抽取步骤 ,基于主题概念的句子重要度的计算和意义块的划分算法。测试表明 ,通过概念统计和语义层次分析的方法 ,我们设计了更理想的向量空间模型 ,系统生成的文摘精度较高 。
季姮罗振声万敏高小云
关键词:计算机应用中文信息处理主题概念向量空间模型
共1页<1>
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