如何使用CR-PageRank算法實(shí)現(xiàn)個(gè)人事件自動(dòng)摘要的研究說明
資料介紹
文本自動(dòng)摘要是獲取微博重要信息的一種手段,但微博的短文本、高冗余、高噪聲等特征對于自動(dòng)摘要造成較大的影響。為此,提出一種基于個(gè)人微博內(nèi)容與相關(guān)性的事件摘要提取算法CRPageRank。將微博事件集構(gòu)建成事件圖,結(jié)合微博內(nèi)容質(zhì)量,利用CRPageRank算法計(jì)算出微博的總權(quán)重,選取有代表性的微博生成初始摘要進(jìn)行可讀性加工,使摘要更具可讀性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法相對于TextRank算法和LexRank算法,準(zhǔn)確率和召回率明顯提高,而且生成的摘要內(nèi)容簡潔,信息全面,閱讀性好。
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