19、基于主题模型和模糊逻辑的多文档文本摘要

基于主题模型和模糊逻辑的多文档文本摘要

在文本处理领域，多文档文本摘要技术至关重要。它能帮助用户快速获取多文档中的关键信息，提高信息处理效率。本文将介绍一种结合主题模型和模糊逻辑的多文档文本摘要方法。

1. 方法概述

以往有研究者提出了基于模糊集理论的文本摘要方法，如Ladda等人提出8种句子特征并应用于模糊集理论，Ravindra等人描述了使用模糊集模型的自动评估方法。而本文的方法受Ladda等人的启发，但又有所不同：
- 借用潜在狄利克雷分配（LDA）模型的概念，借助图形用户界面工具生成所有输入文档中的主题词。
- 将特征数量减少到仅四个：TF - ISF分数、标题分数、长度分数和位置分数。
- 使用计算机生成的评估工具来评估摘要结果，而非依赖需要人工摘要作为参考的人工评估指标。

2. 主题摘要系统设计

自动文本摘要一般有两种方法：提取式摘要和抽象式摘要。本文采用的是提取式摘要，结合主题建模方法和模糊系统从源文档中提取摘要。系统设计流程如下：

graph LR
    A[源文档] --> B[预处理]
    B --> C[主题和句子评分]
    C --> D[模糊系统]
    D --> E[提取摘要文档]

2.1 预处理

预处理包括以下几个步骤：
- 句子边界检测 ：使用监督系统对原始源文档进行句子分割，该系统使用《华尔街日报》新闻和布朗语料库进行训练，在测试新闻数据上的错误率低至约0.25%，