面向自動(dòng)文摘的主題劃分方法(編輯修改稿)
2024-08-28 14:46 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 方法 1，基于詞匯銜接理論的方法 TextTiling、 C9 dotplotting 2，融合特定語(yǔ)言現(xiàn)象和文本特征的方法 1）特定領(lǐng)域的提示短語(yǔ)。例如在廣播新聞文本中， joining us 2）二元詞組頻率。避免單詞頻率引發(fā)的歧義問(wèn)題； 3）命名實(shí)體的重復(fù)。 4）代詞特征。 3，基于概率統(tǒng)計(jì)模型的方法 PLSA（概率潛在語(yǔ)義分析）、 LDA（ Latent Dirichlet Allocation）以及小世界模型 ?TSF算法 ? 由 Kern amp。 Granitzer提出，是一種基于滑動(dòng)窗口技術(shù)的主題劃分方法算法 ? 該算法在很多方面與 TextTiling算法相近，也是一種基于詞匯銜接理論的方法 ?。 ? 根據(jù)文章呈現(xiàn)的評(píng)價(jià)結(jié)果， TSF算法在切分效果上要遠(yuǎn)好于 Text
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