【摘 要】
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文本摘要和关键词抽取是自然语言处理领域的两个重要研究课题,它们均以生成描述文本主旨内容的精简信息为目标。尽管这两个任务目标相似,但它们通常被作为两个独立的问题分别
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金（61402191）, 华中师范大学中央高校基本科研业务费项目（CCNU14A05015,CCNU15ZD003）,华中师范大学教师科研启动基金项目, 国家社科基金重大计划招标项目（12＆2D223）
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文本摘要和关键词抽取是自然语言处理领域的两个重要研究课题,它们均以生成描述文本主旨内容的精简信息为目标。尽管这两个任务目标相似,但它们通常被作为两个独立的问题分别研究,而较少考虑其彼此间的自然关联性。尽管已有学者提出了基于图模型的协同抽取方法,该方法同时考虑了句子与句子、词与词、句子与词之间的各种关系,以迭代强化的方式同时生成文本摘要和关键词,但现有模型大多仅限于表达句子与词之间的各种二元关系,而忽视了不同文本单元间潜在的若干重要的高阶关系。鉴于此,该文提出了一种新的基于超图的协同抽取方法。该方法以句子作
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