49、多文档提取式摘要优化算法与高分辨率时空图像融合方法

多文档提取式摘要优化算法与高分辨率时空图像融合方法

多文档提取式摘要优化算法

在信息爆炸的时代，从大量文档中提取关键信息并生成摘要变得至关重要。多文档提取式摘要旨在从多个文档中选取重要的句子来组成简洁的摘要，帮助用户快速了解文档的核心内容。

关键概念与公式

• 句子相似度与决策变量 ：$sim(s_i, s_j)$ 表示两个句子之间的相似度，决策变量 $r_{ij}$ 用于确定两个句子是否同时出现在摘要中。若 $r_{ij} = 1$，则表示两个句子都出现在摘要中；否则，两个句子不同时出现。
• 染色体相关性（$Rel(C_q)$） ：为了强调主要主题，避免摘要受小主题影响，使摘要中的每个句子尽可能与原文内容相关，定义如下：
• $Rel(C_q) = sim(S, M) * \sum_{i = 1}^{n} sim(S, s_i) * x_i$
• 其中，$sim(S, M)$ 是由多个词权重组成的摘要向量 $S = (sw_1, sw_2, …, sw_k)$ 与通过 TFIDF 计算的词向量均值 $M$ 之间的相似度计算；$sim(S, s_i)$ 是摘要向量 $S$ 与句子 $s_i$ 之间的相似度得分计算。当 $x_i = 0$ 且第 $i$ 个句子不在摘要中时，句子 $s_i$ 中词 $w_{ik}$ 的权重将变为 0。所有词的权重求和并平均形成摘要词向量 $sw_k$，计算公式为：$sw_k = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} w_{ik}$，若 $w_{ik} \notin S$ 则 $w_{ik} =