基于查詢的多文檔自動文摘.pdf

1、多文檔自動文摘是自然語言理解領(lǐng)域中的一個重要的研究方向。多文檔文摘可以將多篇同一主題的文檔進(jìn)行匯總，提供給人們簡潔，全面的信息，將人們從繁瑣、冗余的信息中解脫出來。基于查詢的多文檔自動文摘(Query-basedMulti-document Summarization)可以根據(jù)需要或者用戶的興趣提供相應(yīng)的有側(cè)重點的文摘。它能夠把焦點放在用戶關(guān)心的部分，考慮了用戶的興趣，是實現(xiàn)用戶個性化文摘必不可少的技術(shù)。 本文圍繞基于查詢的多文

2、檔自動文摘系統(tǒng)，針對其關(guān)鍵技術(shù)展開研究，本文的主要工作和特色如下： (1)采用了基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model)的實體識別技術(shù)，將實體信息引入文本的分析過程，便于更好地理解文本的主要信息。 (2)深入研究了主題劃分技術(shù)，并把這種技術(shù)引入到基于查詢的多文檔文摘系統(tǒng)中，預(yù)先對文檔集進(jìn)行主題劃分，減少用戶查詢的響應(yīng)時間。 (3)結(jié)合自動問答的特性，對用戶提交的問題進(jìn)行分析，其中包括命名實體識