基于语义网络的自动文摘研究

论文摘要

随着社会的进步,科技的发展,电子文本信息大量出现,为了快速高效地获取文本主旨内容,自动文摘以其简便快捷的优势油然而生,本文设计并实现了基于语义网络的处理英文文本的自动文摘系统。本文是在传统的基于统计的自动文摘的基础上,加上以语义网络的典型本体-WordNet为核心的语义分析,使得摘要文本既不受领域限制又带有语义分析,先后经过了文本单元处理、词频计算、指代消解、向量空间模型建立、句子重要度计算、句子相似度计算、后期处理等7个步骤分析处理了待分析文本。在本摘要系统中对大量文章进行自动文摘提取实验,和office Word中用“自动编写摘要”提取出的摘要进行对比,在内部评测和外部评测上都验证了本系统自动生成的摘要是准确性高的,而且是更易于理解的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本论文主要工作
• 1.4 本论文主要结构
• 1.5 本章小结
• 第2章 语义网络的关键技术
• 2.1 语义网络的架构
• 2.2 可扩展标记语言XML
• 2.3 资源描述框架RDF
• 2.4 本体理论
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于语义网络的自动文摘研究
• 3.1 WordNet
• 3.2 基于语义网络的自动文摘系统的结构图
• 3.3 文档的处理
• 3.4 句子权值的计算
• 3.5 本章小结
• 第4章 自动文摘系统的实现
• 4.1 系统的主要功能
• 4.2 系统模块设计
• 4.3 文本单元处理
• 4.4 词频计算
• 4.5 指代消解
• 4.6 向量空间模型建立
• 4.7 句子重要度计算
• 4.8 句子相似度计算
• 4.9 后期处理
• 4.10 与office word中自动编写摘要的结果比较
• 4.11 本章小结
• 第5章 实验结果分析
• 5.1 内部评测
• 5.2 外部评测
• 5.3 本章小结
• 第6章 结束语
• 6.1 总结
• 6.2 下一步工作
• 致谢
• 参考文献