面向網(wǎng)絡(luò)媒體的文本自動綜述技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)時代下信息量成爆炸式增長，網(wǎng)絡(luò)文本信息雜亂、缺乏必要的邏輯整合，用戶獲取效率較低。自動綜述技術(shù)從不同層次論述話題，形成事實描述清楚、觀點分析透徹的文本報告，有效提高用戶獲取信息的質(zhì)量。
　　本文針對網(wǎng)頁新聞數(shù)量巨大、內(nèi)容雜亂的不足，提出了基于文本結(jié)構(gòu)特征的網(wǎng)頁新聞長文本自動綜述技術(shù)。利用網(wǎng)頁新聞的詞匯特點和網(wǎng)頁標簽，采用特征項重要性判定算法對自動文摘技術(shù)進行改進，提高文摘準確性?；诰W(wǎng)頁新聞自動摘要生成，分析用戶閱讀需求，提

2、出新聞文本自動綜述框架，提高綜述報告的完整性和可讀性。
　　根據(jù)微博文本短小且具有復(fù)雜社會化關(guān)系的特點，提出微博短文本的自動摘要方法。該方法結(jié)合實體關(guān)系模型對摘要方法進行改進，基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)生成微博文本摘要。實驗結(jié)果顯示該方法能夠有效對具有復(fù)雜社會關(guān)系的短文本進行表示，通過實體關(guān)系有向圖模型生成文摘可有效提高召回率和準確率。
　　結(jié)合用戶閱讀微博所需要的文本概括和數(shù)據(jù)分析要求，實現(xiàn)面向輿情分析的微博自動綜述系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠結(jié)合