基于加权AMR图的语义子图预测摘要算法

来源：计算机工程杂志2018年第10期北京时间：

作者：明拓思宇,陈鸿昶,黄瑞阳,柳杨

单位：国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州 450002

摘要：现有的文本摘要方法多数停留在挖掘词与词之间的浅层语义关系,没有很好地利用词句之间的完整语义信息,为此,提出一种改进的语义子图预测摘要的算法。将原始文本转化为相应的抽象语义表示(AMR)图,融合成一个AMR总图,基于WordNet语义词典对其进行冗余信息的过滤。在此基础上利用综合统计特征对不具有权值的AMR图节点赋予权值,通过筛选重要性程度高的部分构成语义摘要子图,并基于ROUGE指标和Smatch指标综合衡量生成摘要的质量。实验结果表明,与仅挖掘浅层语义关系的文本摘要基准算法相比,该算法ROUGE值和Smatch值明显提高。

关键词：抽象语义表示图,语义摘要子图,语义信息,冗余信息,摘要评价指标

基金资助：国家自然科学基金(61601513)