计算机应用研究

作者：李娜娜,刘培玉,刘文锋,刘伟童,

单位：1.山东师范大学信息科学与工程学院,济南250358；2.山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,济南250358；3.菏泽学院计算机学院,山东菏泽274015；

关键词：摘要提取,TextRank,结构信息,候选摘要句群,冗余处理,

基金：国家自然科学基金资助项目(61373148)；国家青年自然科学基金资助项目(61502151)；山东省社科规划项目(17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30)；山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010)；山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)；；

在对中文文本进行摘要提取时，传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性，忽略了文本的其他重要信息。针对中文单文档，在现有研究的基础上，使用TextRank算法并考虑句子间的相似性，使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合，如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子来生成文本的摘要候选句群。对得到的摘要候选句群作冗余处理，以除去候选句群中相似度较高的句子，得到最终的文本摘要。最后通过实验验证，该算法能够提高生成摘要的准确性，表明了该算法的有效性。

来源：2019年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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