陈劲光

(湖州师范学院 教师教育学院，浙江 湖州 313000)

一种基于云模型的文摘单元选取方法研究

陈劲光

(湖州师范学院 教师教育学院，浙江 湖州 313000)

该文提出了一种基于云模型的文摘单元选取方法，利用云模型，全面考虑文摘单元的随机性和模糊性，提高面向查询的多文档自动文摘系统的性能。首先计算文摘单元和查询条件的相关性，将文摘单元和各个查询词的相关度看成云滴，通过对云的不确定性的计算，找出与查询条件真正意义相关的文摘单元；随后利用文档集合重要度对查询相关的结果进行修正，将文摘句和其他各文摘句的相似度看成云滴，利用云的数字特征计算句子重要度，找出能够概括尽可能多的文档集合内容的句子，避免片面地只从某一个方面回答查询问题。为了证明文摘单元选取方法的有效性，在英文大规模公开语料上进行了实验，并参加了国际自动文摘公开评测，取得了较好的成绩。

云模型；自动文摘；不确定性

1 引言

互联网的飞速发展极大方便了人们对信息的获取和使用，但同时也带来了信息过载的问题。在这些海量信息中快速、准确地找到所需要的信息变得越来越困难。面向查询的多文档自动文摘将查询返回的文档集合的内容提炼成包含与查询主题相关、满足个性化需求的摘要，它能够显著提高信息获取和利用的效率。

在生成面向查询的多文档自动文摘过程中，需要选择有代表性的词和句子组成摘要，通常的方法是利用概率[1]、图[2]、主题[3]、共现、节点重要度、语言模型等统计信息判断词和句子的重要度，而这些统计信息中包含的不确定性却很少被考虑。……