38、多文档摘要算法研究与实践

多文档摘要算法研究与实践

在当今信息爆炸的时代，多文档摘要（MDS）成为自然语言处理领域极具挑战性的研究课题。有效的摘要系统能帮助用户快速获取关键信息，提高检索效率，节省阅读时间。下面将介绍两种不同的多文档摘要方法及其实验结果。

基于词汇链的多文档摘要方法

数据集概述

以DUC2007数据集为例，该数据集用于更新任务，包含10个文档集，共250篇文档，每个文档集有25篇文档，且每个文档集又分为3个子集。文档长度在100 - 1900个单词之间，摘要长度为3×100个单词。具体子集信息如下表所示：
| 子集 | 文档数量 | 摘要长度（单词） |
| ---- | ---- | ---- |
| Set A | 9 - 10 | 100 |
| Set B | 8 | 100 |
| Set C | 7 - 8 | 100 |

评估工具

实验采用ROUGE工具包进行评估，它被广泛应用于自动摘要评估。ROUGE通过计算候选摘要与人工生成的参考摘要之间的重叠单元（如n - 元语法、词序列和词对等）来衡量摘要质量。它会分别报告1、2、3和4 - 元语法以及最长公共子序列共现的得分。其中，二元语法（ROUGE - 2）、4 - 元语法（ROUGE - 4）和跳过4 - 元语法共现（ROUGE - S4 & ROUGE - SU4）在多文档摘要中表现较好，DUC采用ROUGE - 2和ROUGE - SU4作为评估标准。

通用摘要评估

在DUC2007更新任务的第一级任务中，参与者需为第一个文档集生成摘要，此任务可视为通用的基于查询的多文档摘要