2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、信息社會(huì)的快速發(fā)展在改變?nèi)藗儷@取信息的規(guī)模和方式的同時(shí),也對(duì)信息檢索領(lǐng)域的相關(guān)研究提出了新的要求。作為互聯(lián)網(wǎng)上最流行的在線交流和信息發(fā)布平臺(tái),Web論壇在研究領(lǐng)域所受關(guān)注日益增加。由于Web論壇具有數(shù)據(jù)量大、信息重復(fù)度高、噪聲信息多等特點(diǎn),如何快速準(zhǔn)確的獲取其主要內(nèi)容成為許多基于Web論壇應(yīng)用面臨的首要問(wèn)題,而自動(dòng)文檔摘要的研究為解決這個(gè)問(wèn)題提供了一種途徑。
   在自動(dòng)文摘領(lǐng)域,通用文摘方法多以學(xué)術(shù)或者新聞文章作為研究對(duì)象,并

2、基于各種通用特征構(gòu)建。在處理Web論壇文章時(shí),由于該類方法沒(méi)有考慮論壇文章的特殊性,在內(nèi)容理解和結(jié)構(gòu)分析上有一定偏差,摘要效果有待提高。而在專用文摘方法領(lǐng)域也缺少處理Web論壇文章的相應(yīng)方法。本文根據(jù)論壇文章的特點(diǎn),如以帖子為基本組成結(jié)構(gòu)、噪聲回復(fù)多、同義詞專用詞常現(xiàn)、存在大量評(píng)論關(guān)系等,對(duì)面向Web論壇的自動(dòng)文摘方法進(jìn)行研究,提出了相應(yīng)的專用文摘方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。總結(jié)本文主要貢獻(xiàn)如下:
   1.根據(jù)文章內(nèi)容連貫

3、性標(biāo)準(zhǔn),提出了基于上下文相關(guān)性的噪聲回復(fù)過(guò)濾算法。根據(jù)論壇文章同義詞專用詞多的特點(diǎn),在相似度計(jì)算中引入了論壇專用詞匯詞典。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,該方法在過(guò)濾噪聲回復(fù)時(shí)有較高的準(zhǔn)確率和正確率,而論壇詞典能夠有效提高語(yǔ)義相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性。
   2.提出多種特征用以描述論壇文章的特點(diǎn)。根據(jù)討論式文體的特點(diǎn),本文提出了提及和引用兩種特征。其中提及特征描述用戶間的關(guān)系,而引用特征描述帖子間的關(guān)系?;谶@些特征使用了多特征的句子權(quán)重計(jì)算方法。在

4、相關(guān)實(shí)驗(yàn)中,本文提出的特征能有效提高摘要方法的效果,其中提及和引用特征的效果是所有特征中最明顯的。
   3.提出了基于k-Means和基于LDA模型的子主題識(shí)別方法。在LDA方法中,通過(guò)LDA模型對(duì)文檔集合建模,獲得文章的潛在子主題,并計(jì)算出子主題和句子的重要度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,基于LDA模型的方法在描述子主題時(shí)效果優(yōu)于基于k-Means的方法。
   4.基于以上幾項(xiàng)改進(jìn),本文提出了一個(gè)面向Web論壇的自動(dòng)文摘方法。該

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