【摘 要】
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[目的]随着“互联网+电子政务”的发展,国家越来越重视我国电子信息化建设,对于政府相关决策者、管理者、信息化工作者及研究人员来说,迫切需要一种方式可以快速有效地获取众
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院计算机网络信息中心, 北京 100190
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[目的]随着“互联网+电子政务”的发展,国家越来越重视我国电子信息化建设,对于政府相关决策者、管理者、信息化工作者及研究人员来说,迫切需要一种方式可以快速有效地获取众多的电子政务资讯来指导信息化评估和决策.本文旨在研究一种适合电子政务文档的自动摘要算法.[方法]本文针对电子政务资讯文本的特点提出了一种融合Doc2Vec句子向量表示方法和模糊均值聚类方法的算法并应用在电子政务资讯文档的自动摘要生成中,不仅考虑句子之间的相关度,而且针对文章的特点对于每个句子赋予一定的权重来表示他作为摘要句子的重要性.[结果]实验表明,相较于目前常用的k-means算法结果和复杂的深度学习算法结果,该算法在电子政务资讯文档的自动生成取得了比较好的结果.[结论]研究自动摘要技术并在电子政务领域应用是一项很有价值的工作.
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