1) dynamic summarization
动态文摘
1.
This paper presents the formalization of dynamic summarization according to temporal evolution of Web information.
该文从网络信息的时间演化性出发,给出了动态文摘的形式化定义。
2.
In order to produce summaries from dynamic content,we present the dynamic summarization as a time-biased multi-constrained summarization from classic summarization, where the formalization is presented with temporal analysis.
为了从不断更新的动态内容中生成文摘,本文提出了一种具有时序偏向的多文档文摘方法——动态文摘。
2) automatic text summarization
自动文摘
1.
Automatic Text Summarization Approach Based on Textual Unit Association Networks
一种基于文本单元关联网络的自动文摘方法
2.
Automatic text summarization is an important issue in Natural Language Processing.
自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究课题。
3.
A new computational scheme based on the combination of neighboring word is proposed,which is applied in automatic text summarization.
自动文摘技术应尽可能获取准确的相似度以确定句子或段落的权重,但目前常用的基于向量空间模型的计算方法却忽视句子、段落、文本中词的顺序。
3) automatic abstracting
自动文摘
1.
Application in automatic abstracting for text clustering;
文本聚类在自动文摘中的应用研究
4) automatic summarization
自动文摘
1.
Text structure partition for automatic summarization;
面向自动文摘的文本结构划分
2.
Research on Chinese automatic summarization based on user-query;
基于用户查询的中文自动文摘研究
3.
Research on Chinese Automatic Summarization and Its Evaluation Method;
中文自动文摘及评价方法的研究
5) Automatic abstraction
自动文摘
1.
Since automatic abstraction is superior to manual abstraction for its speed,convenience,efficiency,and impersonality.
随着网络的发展,电子文本大量涌现,自动文摘以迅速、快捷、有效、客观等手工文摘无可比拟的优势,使得其实用价值得到充分体现。
2.
We can find each sub theme which constitutes the theme of total text,and then realize automatic abstraction by taking such sub theme as the point of departure.
本文试图运用向量空间模型来确定文本段落之间内容的相关性 ,从而实现文本主题的自动分析 ,找出构成文本大主题的各个小主题 ,从这些小主题入手来实现自动文摘 ,可为自动文摘技术探索一条新途径。
3.
This idea is useful not only in automatic abstraction,but also in automatic classification and document retrieval.
本文从自动文摘的需求出发 ,探讨特征词自动抽取的方法和技术 ,设计并实现了两种不同的特征词自动抽取算法。
6) Automatic abstract
自动文摘
1.
We introduce the background and major contents of the comprehensive information theory and apply it to the research of automatic abstract in this paper.
该文介绍了全信息理论提出的背景及其主要内容，并将其应用到一种智能业务──自动文摘系统中，设计实现了一个基于理解的、面向神经网络学习算法领域的中文９动文摘系统 Ｌａｄｉｅｓ。
2.
An understanding based Chinese automatic abstract system dedicated to a special field of neural networks learning algorithm (NNLA) is introduced in this paper, which is called LADIES (Literature Abstract and Digest Information Extract System).
自动文摘是计算机通信网提供智能业务的关键技术之一 。
3.
The research of automatic abstract is an important and difficult point in the field of natural language processing.
自动文摘一直是自然语言处理领域研究的重点和难点。
补充资料：《美国造纸化学研究院文摘》
摘要刊登制浆造纸工业重要科学技术文献的月刊。美国造纸化学研究院编辑发行。1930年11月13日创刊。美国造纸化学研究院是一所独立的学府，主要培养博士研究生,经常从事150项左右的科研项目。研究院也是有关制造和使用浆、纸、纸板、林产品和副产品的科学技术情报中心。文摘简要介绍当今造纸工业科学技术文献，包括造纸理论、工艺、原材料、浆、纸和纸板生产经验及产品应用，经济统计，商业信息等方面的文献，为造纸工业提供情报服务。搜集的文献较广，仅杂志就有近1000种（包括25种语言）,并包括7国的专利公报。文摘主要分两部分:①杂志、书籍和论文的文摘,按字母的顺序分为40类。是月刊的主要部分，约占篇幅的一半。②专利公报文摘,约占篇幅的1/4。其他如特殊名称索引、主题索引、著者索引、专利号索引和缩写名词表等约占1/4。每卷的第一期(7月份月刊)公布采选杂志名称，每卷末期有各种总索引。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条