8、基于图的英文和印地语文本提取式摘要方法

基于图的英文和印地语文本提取式摘要方法

1. 引言

如今，互联网充斥着大量数据，其中包括数字文档形式的文本数据。这些文档大多篇幅长、结构松散且缺乏组织，处理起来十分困难。我们常常没有足够时间去完整阅读和理解这些文档，但又需依据其中信息做出重要决策。文本摘要有助于提取关键信息，其定义为“从一个或多个源中提炼最重要信息，为特定用户和任务生成简略版本的过程”。

自动文本摘要在日常生活中具有诸多实用价值，如生成新闻标题、为学生做笔记、准备会议纪要、电影预览、设计总结报告和摘要等。文本摘要的维度多样，包括基于输入文档数量（单文档或多文档）、目的（通用、特定领域或基于查询）以及所需输出类型（提取式或抽象式）等。

提取式和抽象式摘要为文本摘要的两种主要方法。提取式摘要从文本中挑选相关且有意义的句子并进行合理组织；抽象式摘要则通过整合文本信息生成释义。本文采用提取式摘要方法，以下将详细介绍文本摘要的各类方法、相关算法、实验方法及结果。

2. 文本摘要方法

文本摘要方法可依据多种因素进行分类，如文档数量、输出要求、目的、语言和内容等。具体分类如下：

2.1 基于文档数量的文本摘要

自动摘要可针对单文档或多文档生成。多文档摘要面临更多挑战，减少冗余是众多研究者实验的关键参数，以获取最佳摘要效果。

2.2 基于摘要目的的文本摘要

根据目的，摘要可分为通用型和查询聚焦型（也称为主题聚焦型或用户聚焦型）。通用摘要传达文档信息的大致内容。

2.3 文本摘要技术

文本摘要可通过监督学习或无监督学习技术实现：
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