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目前的抽取式单文档摘要方法未考虑原文中句子和原文语义信息相关度,针对该问题,提出一种基于语义空间的抽取式单文档摘要方法.首先,利用Word2Vec训练词向量以获取语义空间,并基于该语义空间表示句子和原文;然后,基于余弦相似度计算句子与原文相似度值,并使用TextRank和词频-逆文本频率指数(TF-IDF)模型计算原文中句子的权重;最后,将相似度值与权重相结合得到句子的最终权重值.实验结果表明,该模型摘要质量优于基于深度学习的基线系统. 相似文献
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