1) automatic abstracting
自动编文摘
2) automatic abstracting
自动编制文摘
3) 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。
4) 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
5) 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
6) 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。
补充资料：自动编制文摘
用计算机析取文献内容摘要(文摘)。手工编制文摘，按不同目的，分指示性文摘和报道性文摘。指示性文摘要求概括文献的主要内容，需要语义理解、知识析取和高度的概括智能，这是现代计算机还难以具备的人工智能,虽然人们正在努力,但估计在短期内难有重大的、可提供大规模实用的突破。所以，迄今已报道的自动编制文摘的试验，基本上是摘录型的报道性文摘，而且，基本做法与自动抽词十分类似：第一步是根据词在文献中的频率及位置等信息给词赋权；第二步是根据句子的组成成份、结构特点及位置等因素决定句子的权值；最后，再根据句子的权值大小及语境推断和句法聚集等辅助手段，决定应抽取哪些句子并组装成文献的报道性文摘。
H.P.卢恩1958年发表的、以词在文献中的出现频率为其重要性的有效测度的理论，仍然是现今词加权方法的基础。P.B.巴克森德尔经过分析研究，在同年发表了"大多数反映文献主要内容的句子往往出现在段首或段尾"的结论，对以后的文摘自动编制研究产生了一定的影响。H.P.埃德蒙森研究了位置法、暗示法、关键词法和标题法等4种方法并且加以组合,制成了一个实用的文摘自动编制系统。苏联的Э.Ф.斯科罗季科,1972年从语义逻辑图的观点出发，提出了将那些与某些句子有语义联系的句子作为文摘句的候选句的方法，是自动编制文摘方面的著名成就。1971年和1975年，由拉什、J.J.波洛克等人开发的ADAM系统，使用了"词控制表"的方法并以词的语义和语法状态为依据，判断句子是否有价值抽出，获得了很大的成功。之后，佩斯发表了基于辨认自标识短语的文摘构造方法。所有这些，都说明自动编制文摘的艰巨性和重要性，它与人工智能、专家系统的结合，必将取得新的突破。
H.P.卢恩1958年发表的、以词在文献中的出现频率为其重要性的有效测度的理论，仍然是现今词加权方法的基础。P.B.巴克森德尔经过分析研究，在同年发表了"大多数反映文献主要内容的句子往往出现在段首或段尾"的结论，对以后的文摘自动编制研究产生了一定的影响。H.P.埃德蒙森研究了位置法、暗示法、关键词法和标题法等4种方法并且加以组合,制成了一个实用的文摘自动编制系统。苏联的Э.Ф.斯科罗季科,1972年从语义逻辑图的观点出发，提出了将那些与某些句子有语义联系的句子作为文摘句的候选句的方法，是自动编制文摘方面的著名成就。1971年和1975年，由拉什、J.J.波洛克等人开发的ADAM系统，使用了"词控制表"的方法并以词的语义和语法状态为依据，判断句子是否有价值抽出，获得了很大的成功。之后，佩斯发表了基于辨认自标识短语的文摘构造方法。所有这些，都说明自动编制文摘的艰巨性和重要性，它与人工智能、专家系统的结合，必将取得新的突破。
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