【摘 要】
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将textrank、word2vec和MMR3种语言模型用于基于文本相似度的新闻自动摘要提取.实验结果表明textrank算法得到的摘要语句可读性较差,理解困难;在textrank算法基础上增加word2vec模型后对整篇新闻的概括度较高,但却不能很好地解决信息冗余和效率低的问题;MMR可以有效去除信息冗余,体现语义的多样性.
【机 构】
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河北工程大学信息与电气工程学院 河北 邯郸 056038;河北工程大学土木工程学院 河北 邯郸 056038
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将textrank、word2vec和MMR3种语言模型用于基于文本相似度的新闻自动摘要提取.实验结果表明textrank算法得到的摘要语句可读性较差,理解困难;在textrank算法基础上增加word2vec模型后对整篇新闻的概括度较高,但却不能很好地解决信息冗余和效率低的问题;MMR可以有效去除信息冗余,体现语义的多样性.
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