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基于SVM和MMR融和的自动文摘方法

余骁捷  邵阳  吴及  王侠  
【摘要】:为了从文本中提取关键信息,需要对文本进行摘要。本文对文本句子提取多种类型的特征,采用支持向量机(SVM)计算样本在空间中的位置作为句子选为文摘句的置信度,从而能够根据实际需要按比例选取文摘句用于概括文本主要内容。针对SVM方法在文摘句选取中的不足,本文引入基于最大边缘相关(MMR)的后处理方法,对于SVM难以区分类别的句子,综合其语义相关性以及冗余程度,进行二次筛选,从而构成最终的文摘。实验表明,SVM和MMR融合的引入提升了文摘句选取的性能。

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