10、探索图的浓密路径以改进统计多语言自动文本摘要

探索图的浓密路径以改进统计多语言自动文本摘要

自动文本摘要（ATS）旨在从原始文本中提取关键信息，生成简洁且具有代表性的摘要。本文介绍了一种结合统计特征和图结构的多语言自动文本摘要方法，通过探索图的浓密路径来提高摘要的质量。

现有方法概述

在自动文本摘要领域，有多种方法用于评估句子的相关性和重要性。

• 基于特征的方法 ：研究人员使用多种不同公式测试句子特征，例如句子长度特征用于惩罚小于给定阈值的短句子。这些特征通常线性组合成一个分数，代表句子的相关性。特征的权重可以手动固定，也可以通过优化或机器学习进行估计。
• 基于图的方法 ：将文档句子转换为图，利用相似度度量计算每个句子的重要性。例如，构建文档段落的相似度图，忽略低于给定阈值的相似度。定义节点的“浓密度”（bushiness），即节点的连接数，提取浓密度得分最高的段落形成摘要。常见的迭代图评分方法如TextRank和LexRank，使用改进的PageRank算法对句子进行评分。

方法步骤

该方法主要包括以下几个步骤：
1. 预处理 ：使用开源工具LangPi对文本进行预处理，包括句子分割、单词分词、停用词去除和词干提取。

graph LR
    A[输入文本] --> B[句子分割]
    B --> C[单词分词]
    C --> D[停用词去除]
    D --> E[词干提取]
    E -