Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2002, Vol. 18 Issue (3): 23-27     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2002.03.07
  图书馆自动化 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于文献结构的自动文摘的初探
沈玮杰
(南京大学信息管理系   南京 210093)
The Explore of the Automatic Abstracting Based on Text Structure
Shen Weijie
(Department of Information Management,Nanjing University,Nanjing 210093,China)
全文:
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

首先阐述了人们进行自动文摘研究的必要性,并介绍了自动文摘的技术背景。然后着重论述了基于文献结构的自动文摘的特点和实现方法,并对已有的数学模型进行评价,提出了作者的一些改进想法。指出了传统自动文摘方法的缺陷,并根据基于文献结构的自动文摘的特点提出了解决问题的办法。本文在最后还探讨了自动文摘在“知识发现”和文本信息挖掘领域内的初步应用。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词 自动文摘文献结构关联网络关系数据库仿人算法文本信息挖掘知识发现    
Abstract

In this paper, the author first discusses the necessity of automatic abstracting, and then introduces its technology background. This paper mainly discusses the characters of the text structure-based automatic abstracting and the methods to realize it. The author evaluates several mathematic models and gives some opinions on them,and also points out the flaws of the traditional methods of automatic abstracting and gives some advice on solving the problems. In the end, the author discusses the application of automatic abstracting in the KDD (Knowledge Discovery from the Data) field.

Key wordsAutomatic abstracting    Text structure    Relation net    Relation database    Apery arithmetic    Text information mining    KDD
收稿日期: 2001-11-23      出版日期: 2002-06-25
ZTFLH: 

G356.7

 
通讯作者: 沈玮杰   
作者简介: 沈玮杰
引用本文:   
沈玮杰. 基于文献结构的自动文摘的初探[J]. 现代图书情报技术, 2002, 18(3): 23-27.
Shen Weijie. The Explore of the Automatic Abstracting Based on Text Structure. New Technology of Library and Information Service, 2002, 18(3): 23-27.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2002.03.07      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2002/V18/I3/23

[1] 苏新宁,邵波.信息传播技术.南京,南京大学出版社,1998,P92
[2] 洪奇.注视未来.计算机世界,2001,(1)
[3]  LUHN, H.P.: 'The automatic creation of literature abstracts', IBM Journal of Research and Development, 1958,(2), 159-165. 
[4] 刘挺,王开铸.自动文摘的四种主要方法.情报学报,1999,18(1):10
[5]  杨晓兰,钟义信.基于全信息词典的自动文摘系统研究与实现.情报学报,1997,16(6):410
[6] 苏海菊,王永成.中文科技文献文摘的自动编写.情报学报,1989,8(6):433
[7] G.Salton,J.Allan,C.Buckleym,Amit Singhal:Automatic Analysis,Theme Genaration,and Summarization of Machine-Readable Texts. Science ,1994, 264 (3):1421-1426
[8] G.Salton,J.Allan,A.Singhal:Automatic Text Decomposition and Structuring. Information Processing & Management,1996,32(2):127-138
[9]  G.Salton,A.Singhal,M.Mitra,C.Buckley:Automatic Text Structuring and Summarization.Information Processing & Management,1997,33(2):193-207
[10] Branimir K. Boguraev,Mary S. Neff:Discourse Segmentation in Aid of Document Summarization,2000
[11] Michele Banko:Generating Extraction-Based Summaries from Hand-Written Summaries  by Aligning Text Spans,1999
[12] Hongyan Jing,Kathleen R.Mckeown:The Decomposition of Human-Written Summary Sentences,1999
[13]   Dragomir R.Radev:Centroid-based summarization of multiple documents:sentence extraction,utility-based evaluation,and user studies,1999
[14]   Jade Goldstein:Automatic Text Summarization of Multiple Documents,1999
[15]   Satoru FUJITANI:A Summary Sentence Extraction Method for Web-based Mailing List Review Application and Its Effectiveness Study,1999

[1] 代冰,胡正银. 基于文献的知识发现新近研究综述 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 1-12.
[2] 胡正银,刘蕾蕾,代冰,覃筱楚. 基于领域知识图谱的生命医学学科知识发现探析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(11): 1-14.
[3] 胡佳慧,方安,赵琬清,杨晨柳,任慧玲. 面向知识发现的中文电子病历标注方法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 123-132.
[4] 吴菊华,王煜,黎明,蔡少云. 基于加权知识网络的在线健康社区用户知识发现*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 108-117.
[5] 杨磊,王子润,侯贵生. 基于Q-LDA主题模型的网络健康社区主题挖掘研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 52-59.
[6] 胡吉颖,谢靖,钱力,付常雷. 基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 55-62.
[7] 王欣, 冯文刚. 在线极端主义和激进化监测技术综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(10): 2-8.
[8] 张志强, 范少萍, 陈秀娟. 面向精准医学知识发现的生物医学信息学发展*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 1-8.
[9] 牟冬梅, 王萍, 赵丹宁. 高维电子病历的数据降维策略与实证研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 88-98.
[10] 魏星, 胡德华, 易敏寒, 朱启贞, 朱文婕. 基于数据立方体挖掘疾病-基因-药物新关联*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(10): 94-104.
[11] 谢秀芳, 张晓林. 针对科技路线图的文本挖掘研究: 集成分析及可视化*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 16-25.
[12] 牟冬梅,任珂. 三种数据挖掘算法在电子病历知识发现中的比较*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(6): 102-109.
[13] 刘红煦,曲建升. 主流Meta分析软件功能及其在领域知识发现的拓展应用研究*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(5): 9-21.
[14] 高广尚, 张智雄. 关系数据库中实体解析研究综述[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(7-8): 37-47.
[15] 范云满, 洪娜, 钱庆, 方安. 利用Hadoop/HBase的药物基因组数据云存储实践研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(5): 73-79.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn