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主题模型LDA的多文档自动文摘
主题模型LDA的多文档自动文摘
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摘要：
近年来使用概率主题模型表示多文档文摘问题受到研究者的关注.LDA (latent dirichlet allocation)是主题模型中具有代表性的概率生成性模型之一.提出了一种基于LDA的文摘方法,该方法以混乱度确定LDA模型的主题数目,以Gibbs抽样获得模型中句子的主题概率分布和主题的词汇概率分布,以句子中主题权重的加和确定各个主题的重要程度,并根据LDA模型中主题的概率分布和句子的概率分布提出了2种不同的句子权重计算模型.实验中使用ROUGE评测标准,与代表最新水平的SumBasic方法和其他2种基于LDA的多文档自动文摘方法在通用型多文档摘要测试集DUC2002上的评测数据进行比较,结果表明提出的基于LDA的多文档自动文摘方法在ROUGE的各个评测标准上均优于SumBasic方法,与其他基于LDA模型的文摘相比也具有优势.
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主办单位：
中国人工智能学会
哈尔滨工程大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1673-4785
CN：
23-1538/TP
开本：
大16开
出版地：
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
邮发代号：
创刊时间：
2006
语种：
chi
出版文献量（篇）
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