[发明专利]一种基于图模型的无监督自动文摘提取方法有效
| 申请号： | 201911321569.7 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111177365B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 赵卫东;陈晓露;王铭 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/34 | 分类号： | G06F16/34;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 种艳丽 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于图模型的无监督自动文摘提取方法，属自然语言处理领域。本发明使用TF‑IDF模型得到样本特征词的IDF值，输入到PV‑IDF模型训练得到样本句子向量；利用关键词和句子位置等信息得到句子初始权重，生成惩罚矩阵；将句子初始权重输入图模型中初始化节点权重，句子向量相似度作为节点连线权重，迭代图模型得到句子得分并排序；将得分前n个候选文摘句利用惩罚矩阵筛选，得到文摘句；使用PV‑IDF模型训练句子向量计算相似度，初始化图模型节点权重，并使用惩罚矩阵对文摘句进行筛选，解决了现有无监督自动文摘方法语义相关度低，冗余度高的问题，在R |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 监督 自动 文摘 提取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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