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自动文本摘要任务作为自然语言处理领域中的一项基本任务,其对文档信息进行有效的压缩提炼,帮助用户从海量信息中检索出所需的相关......
随着互联网的发展,文本数据的激增,自然语言处理领域得到了良好的发展。在自然语言处理领域中,自动文本摘要生成技术是一个重要的......
随着科技的迅速发展,人们逐渐习惯使用电子设备进行阅读,使得越来越多的新闻在互联网上广泛传播,由此导致新闻领域的信息过载问题......
本文主要基于K-means算法和TextRank算法研究自动文摘技术来提取单文档中文新闻文本核心句.针对TextRank算法没有考虑到一篇新闻文......
多文档摘要是自然语言处理领域的热点研究问题之一.面向多文档对象,提出了一种基于预训练语言模型和关键词密度的多文档抽取式摘要......
大数据时代的到来,人们对网络的依赖程度与日递增。由于网络信息十分繁杂,人们需要从大量信息中提取出关键信息。网页信息篇幅较长......
随着互联网技术的发展,信息的指数级爆炸导致人们难以高效获得信息资源,自动文本摘要技术也因此得到了广泛的关注。与常见的单文档......
本文针对实际党建领域中的新闻标题进行自动生成,提出了一种融合指针网络的自动文本摘要模型-Tri-PCN.相比于传统基于编码器-解码......
针对面向微博的中文新闻摘要的主要挑战,提出了一种将矩阵分解与子模最大化相结合的新闻自动摘要方法。该方法首先利用正交矩阵分......
文本摘要就是一个高度概括原文重要信息的过程.摘要算法大致可以分为2类:抽取式摘要和生成式摘要.抽取式摘要的目的是从原文中选择......
互联网+时代的到来,使得信息呈现爆炸式的增长。当前数据量越来越庞大,信息内容越来越复杂,数据形式越来越多样,人们迫切需要一种......
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抽取式自动文摘研究抽取文档中最能代表文档核心内容的句子作为摘要,篇章主次关系分析则是从篇章结构方面分析出篇章的主要内容和......
