基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究

作者：贾晓婷; 王名扬^*; 曹宇

来源：东北师大学报(自然科学版), 2020, 52(01): 69-74.

DOI：10.16163/j.cnki.22-1123/n.2020.01.014

• 自动摘要
• 加权主题分布表达
• Word2vec
• H指数

对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础上划分类簇实现摘要句的提取.基于类簇H指数选出高频词作为标准摘要词集,考察了生成摘要与标准摘要词集中共现词的词频分布,实现对自动摘要效果的评测.实验结果表明,本文提出的方法有助于提升微博短文本集的摘要生成效果.

• 单位
  同方知网(北京)技术有限公司; 东北林业大学; 同方知网（北京）技术有限公司