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J-GLOBAL ID：201702231018129447   整理番号：17A1926869

重み付きTextRankによるニュースキーイベントの主題文抽出【JST・京大機械翻訳】

Topic Sentence Extraction of Key News Events Based on Weighted TextRank

著者 (5件)： Pu Mei (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Zhou Feng (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Zhou Jingjing (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Yan Xin (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500) ,  Zhou Lanjiang (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明,650500)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 8  ページ： 219-224  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大量のニュースの中で自分の興味の内容を迅速に見つけるために、単一文書中に加重TextRankアルゴリズムに基づいて主題文を抽出する方法を提案し、ニュースの重要事件情報を得た。ニュース文の重要文の相互情報量を計算することによって,ニュース文に対するイベント文と非イベント文の分類を行い,非イベント文をフィルタリングした。TextRankアルゴリズムのアイデアに基づいて,文章の位置,文章の類似性,およびキーワードのカバー頻度の3つの影響因子を構築し,それらの間の影響の重みを計算するために,TextRankモデルを用いて,グラフの各点の重みを計算した。そして,最も重要なイベントの主題文として,最上位の文を選択した。実験結果により,提案した方法の抽出効果は,単語頻度-逆文書確率とニュース記事に基づく主題抽出法よりも優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  類似性 ,  相互情報量 ,  単語 ,  *ニュース ,  アルゴリズム ,  キーワード
準シソーラス用語： ニュース記事 ,  影響因子 ,  重要文 ,  加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： TextRank algorithm ,  sentence similarity ,  key event ,  topic sentence extraction ,  influence weight

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： スキー ,  イベント ,  主題 ,  文