改进的TextRank双层单文档摘要提取算法_何春辉1

摘要提取是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是从长篇文档中挑选出最具代表性的句子，形成一个简短但信息量丰富的概述。本文提出的“改进的TextRank双层单文档摘要提取算法”针对这一问题进行了创新性研究。该算法借鉴并优化了经典的TextRank算法，以提高摘要质量和效率。 TextRank算法源于Google的PageRank算法，它通过计算文本中句子的重要性进行排序，以确定哪些句子最应该被选入摘要。在本文中，作者何春辉等人提出了一种基于句子重要度的累积贡献率筛选策略。这种策略认为，一个句子对文档整体意义的贡献不仅取决于自身的权重，还与其前后句子的关联程度有关。通过累积贡献率，算法可以动态评估句子在整个文档中的价值，当累积贡献率达到预设阈值时，该句子将被选为摘要句。 算法的双层结构是其另一大特点。在第一层，算法使用TextRank模型计算每个句子的重要性得分，这一步通常涉及到词汇相似度、句子位置等因素。然后，第二层引入了基于累积贡献率的筛选机制，根据第一层得到的得分，计算每个句子对文档的累积贡献，并依据设定的阈值进行筛选。这种双层设计使得算法能够更精细地处理句子间的相互作用，确保选出的摘要句既独立又连贯。 此外，为了适应不同的文档结构和内容，该算法还采用了长句和短句结合的策略。长句往往包含更多信息，而短句可能更精炼、更具概括性。通过两种句子类型的结合，算法能更好地平衡摘要的完整性和简洁性。 实验部分，作者使用了手工整理的中文单文档摘要数据集来评估新算法的性能。结果显示，提取的摘要质量非常高，证明了该算法的有效性和适应性。这表明，改进的TextRank双层单文档摘要提取算法不仅能准确地捕捉到文档的关键信息，而且在处理中文文本时具有良好的表现。 这项工作在传统的TextRank基础上进行了重要改进，引入了新的筛选策略和层次结构，提高了摘要的质量。这种方法对于新闻摘要、学术论文摘要等领域的应用具有重要意义，有助于提升信息提取和自动化摘要的效率和准确性。未来的研究可能包括进一步优化阈值设置，以及探索其他文本特征对摘要质量的影响，以期在更大范围和更多类型的文本中实现更优秀的摘要效果。