【摘 要】
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对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,同方知网（北京）技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71473034),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目项(2572014DB05).
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对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础上划分类簇实现摘要句的提取.基于类簇H指数选出高频词作为标准摘要词集,考察了生成摘要与标准摘要词集中共现词的词频分布,实现对自动摘要效果的评测.实验结果表明,本文提出的方法有助于提升微博短文本集的摘要生成效果.
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