本文關(guān)鍵詞：基于CR-PageRank算法的個人事件自動摘要研究

  更多相關(guān)文章： CR-PageRank算法 內(nèi)容質(zhì)量 個人事件 事件摘要 人工評測

【摘要】：是獲取微博重要信息的一種手段,但微博的短文本、高冗余、高噪聲等特征對于自動摘要造成較大的影響。為此,提出一種基于個人微博內(nèi)容與相關(guān)性的事件摘要提取算法CR-PageRank。將微博事件集構(gòu)建成事件圖,結(jié)合微博內(nèi)容質(zhì)量,利用CR-PageRank算法計算出微博的總權(quán)重,選取有代表性的微博生成初始摘要進行可讀性加工,使摘要更具可讀性。實驗結(jié)果表明,該算法相對于TextRank算法和LexRank算法,準確率和召回率明顯提高,而且生成的摘要內(nèi)容簡潔,信息全面,閱讀性好。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： CR-PageRank算法 內(nèi)容質(zhì)量 個人事件 事件摘要 人工評測
【基金】：國家自然科學基金(61163025) 內(nèi)蒙古自然科學基金(2015MS0621)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 中文引用格式:高永兵,王宇,馬占飛.基于CR-PageRank算法的個人事件自動摘要研究[J].計算機工程,2016,42(11):64-69.英文引用格式:Gao Yongbing,Wang Yu,Ma Zhanfei.Research on Automatic Summarization of Personal Events Basedon CR-PageRank Algorithm[J].Computer Engine

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本文編號：807786