10、探索图浓密路径以改进统计多语言自动文本摘要

探索图浓密路径以改进统计多语言自动文本摘要

在自动文本摘要（ATS）领域，为了提高摘要的质量和效率，研究者们不断探索新的方法和技术。本文将介绍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改进统计评分。

1. 相关背景与方法

在ATS中，有多种方法用于评估句子的重要性。其中，基于统计特征的方法通过多种特征来衡量句子与文档主题的相关性，而基于图的方法则将文档句子转化为图结构，通过计算节点的重要性来确定句子的得分。

• 统计特征方法 ：研究者使用多种公式来测试句子的特征，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来估计。
• 基于图的方法 ：将文档句子通过相似度度量转化为图结构，然后计算每个句子的重要性。例如，在某些方法中，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“浓密程度”（bushiness）特征，即节点的连接数，提取浓密程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算法来为句子评分。

2. 方法概述

该方法主要包括预处理、候选句子生成、句子评分和提取四个阶段。

2.1 预处理

预处理阶段包括句子分割、单词分词、停用词去除和词干提取。具体步骤如下：
1. 句子分割 ：使用标点符号将文本分割成多个句子，但由于缩写中使用标点符号，有