基于概念对象模型的文本摘要技术研究

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4、心＇弯＾識每樣！翁！常甚雷．拭緯＇察纖靜戀！讚麵感懇議議撫纔應議中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：37_081203_11045632016100396_LW硕士学位论文基于概念对象模型的文本摘要技术研究作者姓名：孙秀胜学科专业：计算机应用技术指导教师：韩慧健教授培养院系：计算机科学与技术学院二○一六年五月ResearchonTextSummarizationTechnologiesBasedonConceptualObjectModelADissertationSubmittedfortheDegreeofMaste

5、rCandidate：SunXiushengSupervisor：Prof.HanHuijianSchoolofComputerScience&TechnologyShandongUniversityofFinanceandEconomicsSurportedBy：NationalNaturalScienceFoundationProjectofChina(No.61272431，No.61303089，No.61303090，No.61472221)ChinaPostdoctoralScienceFoundationfundedpro

6、ject(No.2013M531601).中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：37_081203_11045632016100396_LW硕士学位论文基于概念对象模型的文本摘要技术研究作者姓名：孙秀胜申请学位级别：工学硕士指导教师姓名：韩慧健职称：教授学科专业：计算机应用技术研究方向：智能计算学习时间：自2013年9月12日起至2016年6月30日止学位授予单位：山东财经大学学位授予日期：2016年6月基金项目：国家自然科学基金项目(61272431,61303089,61303090,61472221)中国博士后基金项目(20

7、13M531601)摘要摘要随着“互联网+”概念的提出，互联网的应用在我国越来越广泛，人们对知识的渴望越来越强烈。但是目前海量的信息充斥在网络各个角落，导致人们对有效信息的获取越来越困难，其中如何快速准确的从海量信息中获取到有用的信息仍然是当前急需解决的问题。不少学者通过对文本进行压缩从中抽取出有用信息来解决该问题，这种对文本的压缩技术也称为文本摘要技术。本文深入分析国内外文本摘要技术的现状，充分考虑语义因素对摘要的影响，提出了基于概念对象模型的摘要生成技术，本文主要研究内容如下：（1）本文首先对文档中的多义词进行词义消歧，然后对同义词

8、归并生成同义词词组，从而生成一系列同义词词组并从中抽取若干概念描述该词组，然后利用概念构建文档内句子的向量空间模型。（2）本文使用改进的k-means算法对基于概念的语句进行聚类，按照语句之间的相似度高低划