面向自动文摘的文本结构划分

被引：6

作者：

朱荷香 ^{[1
]}

曲维光 ^{[1
]}

卢俊之 ^{[2
]}

李素建 ^{[3
]}

邵艳秋 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京师范大学计算机科学系

[2] 南京师范大学文学院

[3] 北京大学计算语言研究所

来源：

南京大学学报(自然科学版) | 2008年 / 02期

关键词：

文本结构; 自动文摘; 向量空间模型; 段落相似度; 意义段划分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

文本结构划分是自动文摘研究中的一个关键阶段,也是自然语言处理领域的重要课题.本文通过构建段落向量空间模型,提出一种综合考察相邻段落相似度和连续段落平均相似度的意义段划分方法,使文摘内容更加全面,结构更加平衡.实验结果表明,该方法能够较有效地反映文章的内容结构,对有子标题组织和无子标题组织的文章均适用;由于考虑了总起段,使得文本结构划分更加合理,为自动文摘系统的后续工作打下坚实的基础.

引用

页码：204 / 211

页数：8

共 12 条

[1]

Automatic text structuring and summarization [J].