基于改进TextRank算法的中文文本摘要提取
来源：计算机工程杂志2019年第3期北京时间：
作者：徐馨韬,柴小丽,谢彬,沈晨,王敬平
单位：中国电子科技集团公司第三十二研究所,上海 201808
摘要：为提高中文文本摘要提取的准确度,融合Doc2Vec模型、K-means算法和TextRank算法,提出一种中文文本摘要自动提取算法(DK-TextRank)。使用Doc2Vec模型进行文本向量化,采用改进的K-means算法实现相似文本聚类,在每个聚类簇中应用加入权重影响因子的TextRank算法对文本语句进行排序,并提取主题句生成摘要。实验结果表明,DK-TextRank算法在摘要语句数量为7时F值达到79.36%,相比传统TF-IDF、TextRank算法提取的摘要质量更高。
关键词：Doc2Vec模型,K-means算法,TextRank算法,摘要提取,权重影响因子
基金资助：国家部委基金。
