11、多语言自动文本摘要与混合特征选择方法研究

多语言自动文本摘要与混合特征选择方法研究

在自然语言处理和机器学习领域，自动文本摘要和特征选择是两个重要的研究方向。本文将介绍一种基于图的多语言自动文本摘要方法，以及一种结合人工蜂群算法（ABC）、粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）的混合特征选择方法。

多语言自动文本摘要方法

为了测试该多语言自动文本摘要方法，研究人员使用了MultiLing’15研讨会的测试语料库，并以其中一个参与系统作为基线。该方法在多种语言的召回率上有显著提升。在精度方面，使用图的浓密路径改进了原始的评分方法。然而，尝试提取连贯句子会导致摘要召回率略有下降。因此，需要重新制定该方法，以在信息性、非冗余性和连贯性之间找到平衡。

研究人员将相似度阈值固定为句子相似度的平均值，但该阈值的值会极大影响方法的性能，需要在未来的工作中进一步研究。此外，还可以考虑带有一些条件的迭代图，以防止不收敛的情况。

特征选择方法概述

分类问题可以通过机器学习算法和有效的特征选择（FS）方法得到很好的解决。FS算法可作为过滤冗余和无关特征的过滤器，主要分为三种类型：过滤式、包装式和嵌入式方法。

• 过滤式方法 ：通过应用统计方法评估特征相关性。
• 包装式方法 ：基于机器学习算法的评估来找到最佳特征子集。
• 嵌入式方法 ：将过滤式方法融入包装式方法中。

现有的FS方法结合了各种评估指标和搜索策略来选择最优特征子集，但没有一种方法能在所有类型的数据上都优于其他方法。因此，