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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于文本多特征的TextRank中文摘要生成方法，通过Word2vec模型对文本提取词向量，并融合为句向量后计算句子之间的相似度，以相似度为边的权值，以各句子为节点构造TextRank图模型，并计算出各句子的TextRank值，然后对文本分别进行情感词特征、关键词特征、转折词特征以及标点特征的多特征提取，计算出文本中各句子的多特征值并与各句子的TextRank值结合，最后得到各句子的权值进行句子排序，抽取排序靠前的句子作为候选摘要句。本发明在虑文本的语义特征基础上，融合了文本的情感特征，使得生成的摘要质量更高。
主权项：1.一种基于文本多特征的TextRank中文摘要生成方法，其特征在于，包括下列步骤：对清洗整理过后的文本进行预处理，按照规则进行分句，分割成一维句列表S；保留文本的标点符号，将分句列表进行分词处理，得到一个二维词列表W；将二维词列表W进行遍历，处理获得文本的标点特征；采用Word2vec模型对所述二维词列表W进行处理，提取文本词向量，得到文本的词向量二维表WV；将每一个句子对应词的词向量进行融合，得到句子的句向量，再将得到的句向量进行计算，获得句子间的相似度，组成一个二维矩阵X；利用TextRank模型来根据二维矩阵X构建图结构，利用TextRank算法计算每个句子的TextRank值并与句子的多特征值进行结合，得到新的TextRank值；根据计算得出的各句子的TextRank值进行分值从高到低的排序，最终取排名TOP-N的句子，作为候选摘要句，进行整合并作为最终的生成摘要输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 基于文本多特征的TextRank中文摘要生成方法
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