文献类型：期刊文章

作　　者：张明慧[1,2] 王红玲[1,2] 周国栋[1,2]

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006 [2]江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家自然科学基金(60673041;60873150);江苏省高校自然科学重大基础研究项目(08KJA520002)

年　　份：2011

卷　　号：28

期　　号：10

起止页码：20-22

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：近年来概率主题模型受到了研究者的广泛关注,LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是主题模型中具有代表性的概率生成模型之一,它能够检测文本的隐含主题。提出一个基于LDA模型的主题特征,该特征计算文档的主题分布与句子主题分布的距离。结合传统多文档自动文摘中的常用特征,计算句子权重,最终根据句子的分值抽取句子形成摘要。实验结果证明,加入LDA模型的主题特征后,自动文摘的性能得到了显著的提高。

关 键 词：自动文摘 LDA 主题模型 多文档

分 类 号：TP301]