TF-IDF自动摘要

本文介绍了一种基于关键词的自动摘要技术。该技术通过计算句子中关键词的数量及其分布情况来确定句子的重要性。首先定义了关键词的概念,并引入了“簇”的概念来表示关键词的聚集。接着详细解释了如何使用关键词之间的距离来划分不同的簇,并给出了具体的计算公式来评估各簇的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

文章的信息都包含在句子中,有些句子包含的信息多,有些句子包含的信息少。”自动摘要”就是要找出那些包含信息最多的句子。

句子的信息量用”关键词”来衡量。如果包含的关键词越多,就说明这个句子越重要。Luhn提出用”簇”(cluster)表示关键词的聚集。所谓”簇”就是包含多个关键词的句子片段。

只要关键词之间的距离小于”门槛值”,它们就被认为处于同一个簇之中。Luhn建议的门槛值是4或5。也就是说,如果两个关键词之间有5个以上的其他词,就可以把这两个关键词分在两个簇。

下一步,对于每个簇,都计算它的重要性分值。

=()2簇的重要性=(包含的关键词数量)2簇的长度
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