
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文檔簡介
1、對于一名科研工作者而言,快速進入一個新的研究領域是痛苦的,因為這需要閱讀大量相關的已有文獻。一個快速高效的辦法是閱讀該領域的文獻綜述,從這類文章中可以快速了解該領域的歷史背景、研究現(xiàn)狀和未來趨勢。但優(yōu)秀的文獻綜述數(shù)量較少,并非在各個領域各個方向都能找到,其原因是一篇優(yōu)秀的文獻綜述一定是出自該領域的一位資深研究者之筆,并且費時費力。所以近年來,越來越多的學者開始研究自動文獻綜述系統(tǒng),只需要用戶輸入其感興趣的研究領域,系統(tǒng)便能生成一篇該領域
2、的文獻綜述。作為這項研究的重要內(nèi)容之一,如何為單篇文章自動生成摘要自然也得到了學術界的高度重視。有研究表明,在引用同一篇文章時,不同的作者往往會關注不同的方面,因此,對一篇文章的引文集合進行合理分析,就可以知道這篇文章做了什么工作,有哪些貢獻,以及對其研究領域產(chǎn)生了怎樣的影響。本文首先了介紹了一種已有的使用引文進行自動文摘的方法,通過對該方法進行分析,針對其存在的一些缺點和不足,提出了一種改進的方法,改進主要體現(xiàn)在:
1.在生
3、成的摘要中加入比較信息。在原方法生成的摘要中,僅包含貢獻信息,即描述目標文獻所做工作或所取得成果的信息,但忽略了施引文獻中蘊含的比較信息,即描述自己工作和已有工作之間有意義的不同之處的信息,通過收集并分析比較信息,便可以把握一個研究領域的發(fā)展脈絡,對文獻綜述自動生成意義重大,因此,在本文提出的方法中,將比較信息加入到了生成的摘要中。
2.使生成的摘要包含更多更重要的貢獻信息。在原方法生成的摘要中,包含貢獻信息的多少及包含貢獻信
4、息的重要程度直接取決于聚類是否精確。本文使用與原文不同的聚類方法,提高了聚類的精確度,從而使生成的摘要包含更多更重要的貢獻信息。
3.使用更加準確的引文權(quán)重計算方法。原方法中,在得到聚類結(jié)果后,需要從每個類中抽取最具代表性的引文來組成摘要,因此需要計算引文的權(quán)重,原文在計算權(quán)重時只考慮了引文之間的文本相似性,在此基礎上,本文還綜合考慮了施引文獻的被引數(shù)和施引文獻通訊作者的影響因子,從而使權(quán)重的計算更加全面。
4.使用
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