【摘 要】
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提出一种基于加权模糊聚类(WFC)和互信息(MI)的主题句提取方法,使主题句尽可能全面覆盖全文主题的同时,缩减自身的冗余,以提高摘要效率,采用加权模糊聚类的方法对文本句子进
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,西安交通大学软件学院
【基金项目】
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中科院国际合作伙伴计划基金资助项目(2F05N01)
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提出一种基于加权模糊聚类(WFC)和互信息(MI)的主题句提取方法,使主题句尽可能全面覆盖全文主题的同时,缩减自身的冗余,以提高摘要效率,采用加权模糊聚类的方法对文本句子进行分类,对在同一类中的句子使用比较互信息的方法进行排名处理,从而获得高质量的摘要。实验结果表明,与传统聚类方法比较,该方法的正确率提高约15%,可以达到约70%的精确度,并在阅读摘要时能够基本正确地获取文本信息。
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