56、文本摘要技术与知识获取的多维度探索

文本摘要技术与知识获取的多维度探索

在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量文本中提取有价值的信息成为了一个关键问题。文本摘要技术和知识获取方法在解决这一问题中发挥着重要作用。下面将详细介绍几种相关的技术和方法。

1. 方面驱动的随机游走模型用于摘要生成

在多文档摘要任务中，方面驱动的随机游走模型展现出了良好的性能。该模型通过对源文档进行更深入的语义分析，利用预定义的重要方面列表，而不仅仅依赖文档词频来选择重要概念。

实验在DUC - 2006和TAC - 2010数据集上进行，结果表明，将重要方面融入随机游走模型能够显著优于单独使用随机游走模型。以下是不同系统的ROUGE分数对比：
| 系统 | ROUGE - 1 | ROUGE - 2 | ROUGE - SU |
| — | — | — | — |
| Aspects | 0.3444 | 0.0701 | 0.1123 |
| Random walk | 0.3460 | 0.0520 | 0.1090 |
| Combined | 0.3587 | 0.0620 | 0.1179 |

此外，通过人工评估，从语言质量和整体响应度两个方面对摘要进行评判，结果显示，结合重要方面的随机游走模型在这两个方面的表现也更优。

2. 基于词对的主题特定意见摘要方法

主题特定意见摘要（TOS）对于帮助用户消化在线意见至关重要。传统方法在表示主题特定信息和意见信息时存在不足，而基于词对的方法则有效解决了这些问题。

• 词对表示 ：使用主题 - 情感词对来表示主题