公开(公告)号：CN108664598B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201810435232.8

申请日：2018-05-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 高扬 ,  黄河燕 ,  魏林静

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35 ,  G06F17/27 ,  G06K9/62

Abstract: 本文公开了一种具有综合优势的基于整数线性规划的抽取式文摘方法，属于自然语言处理领域。本文方法首先将抽取式文摘分成文档内容学习和文摘句抽取，对于文档内容学习分成相似性、显著性和连贯性三部分；对于文摘句抽取综合考虑文档的内容学习和冗余性，利用整数线性规划框架对文摘句进行抽取。本方法能够通过语料自动学习句子的语义表示，利用简单的数学计算方法就可以计算句子之间的相似度，对于抽取式文摘任务中的显著性、相似性、连贯性和冗余性进行深入的挖掘从而构建了高质量的文摘系统。

公开(公告)号：CN108664598A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810435232.8

申请日：2018-05-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 高扬 ,  黄河燕 ,  魏林静

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06K9/62

Abstract: 本文公开了一种具有综合优势的基于整数线性规划的抽取式文摘方法，属于自然语言处理领域。本文方法首先将抽取式文摘分成文档内容学习和文摘句抽取，对于文档内容学习分成相似性、显著性和连贯性三部分；对于文摘句抽取综合考虑文档的内容学习和冗余性，利用整数线性规划框架对文摘句进行抽取。本方法能够通过语料自动学习句子的语义表示，利用简单的数学计算方法就可以计算句子之间的相似度，对于抽取式文摘任务中的显著性、相似性、连贯性和冗余性进行深入的挖掘从而构建了高质量的文摘系统。