基于语义网络的自动文摘研究.pdf

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1、分娄号UDC：南绒：编号：基于语义网络的自动文摘研究ALTOMATJCABSTRACTINGBASED0NSEMANTICWEB学位授予帅他及代码：苤叠型王厶芏‘!Q111)学科龟lk私称投代码：丑．显d}墼蚓生堡逾!业!业：!研究方向：塾签匡垂丝申请学位绒刹：熊±指导教师：王垫壹研究生：亚选焦论文起止叫州：婴塑』止二塑业J兰长春理工大学硕士(或博士)学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士(或博士)学位论文．《填写论文题目》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外．本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研完做

2、出重要哥献的个人和集体．均已在文中以HJJ确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果山本凡承担，怍#驾g：盏必巫生or立H2立『1长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位泛文作者厦指导教师完垒了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”．同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博顷士堂位陡史全文数据库和CNI'“系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复EH件和电予版．允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论[的全部业雕丹内容编入有关数据唪进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等t制手段保存和汇编学位论文。作*簪z：兹教导师签名立盟年立iJ必H丑

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4、摘要随着社会的进步，科技的发展，电子文本信息大量出现，为了快速高效地获取文本主旨内容，自动文摘以其简便快捷的优势油然而生，本文设计并实现了基于语义网络的处理英文文本的自动文摘系统。本文是在传统的基于统计的自动文摘的基础上，加上以语义网络的典型本体一WordNet为核心的语义分析，使得摘要文本既不受领域限制又带有语义分析，先后经过了文本单元处理、词频计算、指代消解、向量空问模型建立、句子重要度计算、句子相似度计算、后期处理等7个步骤分析处理了待分析文本。在本摘要系统中对大量文章进行自动文摘提取实验，和officeWord中用“自动编写摘要“提取出的摘要进行对比，在内部

5、评测和外部评测上都验证了本系统自动生成的摘要是准确性高的．而且是更易于理解的。关键字：WorclNot向量空间模型句子重要度句于相似度ABST融CTWiththeprogressofsocietyanddevelopmentofteclmology．electronictextinformationemergesinplenty．Inordertoobtainkeynoteoftext．automaticabstractionarisesspontaneousl)’Ⅶj曲theadvantageofeasinessandrapidnessnethesisdesignsandreali

6、zestheautomaticabstractingsystemmanipulatingEnglishtextbasedonsemanticwebThethesisisbasedonthetraditionalstatistic—basedautomaticabstractionaddingthesemanticanalysiswhichmakestypicalontology-WbrdNetinthesemanticwebascoreItnotonl3makasabstractionfreetofieldconstraintsbatalsocontainssemanticanaly

7、sisithassevenstepsthroughtheprocesstomanipulateawaitingtext．thesevensteps8detextunitprocessmg，wordfrequencycolInt．anaphoraresolution．vectorspacemodelbuilding．sentenceimportancecount．sentencesimilaritycountandpostprocessinglhavemadepicking-upautomaticabstractionexperimentintheabstractionsystemwi

8、thlotsofarticlescomparingwithpickingupabstractionusing‘"Ruiomaticsummafizadon—inofficewordIthasbeenprovedthattheautomaticabstractionusingthisautomaticabstractingsystemishighaccuracyandeasytounderstandaccordingtotheinternalandextem