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基于文本聚类的多文档自动文摘研究 被引量：5

Research on Multi-Document Automatic Abstracting Based on Text Clustering
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摘要 针对当前自动文摘方法的不足,提出了基于文本聚类的自动文摘实现方法.可以克服常规自动文摘方法的不足,使文摘的质量和效果得到大大的提高.将文本聚类引入自动文摘中,不但使单文档的文摘质量得到提高,而且能够实现多文档的自动文摘,这是现有的自动文摘技术所没有涉及的.实现了面向"塑料"行业的基于文本聚类的自动文摘系统TCAAS.实验表明该方法可行, 对自动文摘系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值.
作者 郭庆琳 吴克河 吴慧芳 李存斌
机构地区 华北电力大学计算机科学与技术学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期140-144,共5页 Journal of Computer Research and Development
基金 国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2004AA1Z2450) 国家自然科学基金项目(70572090,60305009) 华北电力大学博士学位教师科研基金项目(H0585)
关键词 自动文摘 文本聚类 自然语言理解 多文档
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献10

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同被引文献55

引证文献5

二级引证文献29

计算机研究与发展
2007年 第z2期

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