【摘 要】
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提出了一种基于主题与子事件抽取的多文档自动文摘方法。该方法突破传统词频统计方法,除考虑词语频率、位置信息外,还将词语是否为描述文本集合的主题和子事件作为因素,提取
【机 构】
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广西工学院计算机工程系,福建师范大学软件学院,华中师范大学计算机科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60773167）, 广西科学基金资助项目（桂科自0640034）
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提出了一种基于主题与子事件抽取的多文档自动文摘方法。该方法突破传统词频统计方法,除考虑词语频率、位置信息外,还将词语是否为描述文本集合的主题和子事件作为因素,提取出了8个基本特征,利用逻辑回归模型预测基本特征对词语权重的影响,计算词语权重。通过建立句子向量空间模型给句子打分,结合句子分数和冗余度产生文摘。对N-gram同现频率、主题词覆盖率和高频词覆盖率3种不同参数,分别在Coverage Baseline、Centroid-Based Summary和Word Mining based Summary（
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