基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成.docx

基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成
摘要生成是自然语言处理中的一个常见任务，在信息过载和时间紧迫的情况下，摘要生成可以向用户提供文章的核心内容，使用户能够快速了解文章的内容和主旨。而藏文摘要生成，则是一个比较新的研究领域，这是因为目前大多数自然语言处理技术都是基于西方语言的，而藏文自然语言处理技术则相对落后很多。
在此背景下，本文提出了一种基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成方法。传统的TextRank算法主要从词与词之间的共现关系出发，通过计算相应的权重值来构建图，然后采用PageRank算法来抽取摘要。但是，传统的TextRank存在以下缺点：
1.无法处理词义重复的情况，如“银行”和“银行业”；
2.无法处理句子相似度的情况，如语义相同但表述不同的两个句子；
3.对于文本中重要性不高但频繁出现的词会形成噪音。
为了解决这些缺点，本文提出了改进的TextRank算法，主要有以下几个方面的改进。
1.基于Word2Vec的词向量表征
Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表征方法，可以将每个词表示成一个向量，同时词向量还能够反映出词汇之间的语义相似度。本文在构建图时，基于Word2Vec将每个词映射为一个向量，并计算其与其他词之间的相似度，以此为基础来构建图。
2.基于余弦相似度的句向量表征
传统的TextRank算法将每个句子看作一个节点，并构建节点之间的共现关系。但是同样的一个主题可能有多种表述方式，传统的TextRank算法不能将它们合并为一个节点。因此，本文采用了基于余弦相似度的句向量表征方法，将相似的句子映射为相似的向量，并将它们合并为一个节点。这样可以将语义相同但表述不同的句子合并在一起，提高句子的相似度。
3.基于词频和位置的节点权重
为避免频繁出现的词成为噪音，本文采用了基于词频和位置的节点权重计算方法。词频越高，节点的权重就越低。同时，离文章开头和结尾越远的词，其节点权重也会相对较低。
本文在三个数据集上进行了实验，包括新闻报道、科技报道和历史事件报道。结果表明，所提出的改进TextRank算法相比传统的TextRank算法在藏文摘要生成的效果上有了明显提升，证明了该算法的有效性。
本文的贡献主要有三点：
1.探索了基于Word2Vec和余弦相似度的词向量表征和句向量表征，在藏文摘要生成上取得了良好的效果；
2.提出了基于词频和位置的节点权重计算方法，可以有效地过滤噪音词；
3.验证了所提方法的有效性和实用性，对于藏文摘要生成这一新兴领域有着积极的推动作用。
未来的工作方向可以考虑将该算法应用到其他藏文自然语言处理任务中，如文本分类、文本聚类等。同时，可以进一步优化算法，提高其效率和准确性。