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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明是一种基于句法结构删减的自动文摘事实性增强方法，涉及大数据资源服务、数据挖掘技术。本发明方法包括：分析待纠错摘要文本语法结构获取对应的语法依存树；后序遍历语法依存树，根据语法依存关系尝试剪枝子树，获得候选摘要，并在按序访问下一子树前先将被剪枝子树还原；预先在服务器部署多个事实评价指标模型；实时调用服务器上多个事实评价指标模型，对每个候选摘要进行事实性评价，优选当后一摘要在所有事实评价指标上都优于前一摘要时，认为后一摘要更优，输出最佳摘要。本发明首次将语法结构删减应用于后纠错方案，极大地扩充了可以应对的错误范围，提高了自动文摘模型生成摘要的事实准确性，能广泛地作用于已有的自动文摘模型中。
主权项：1.一种基于句法结构删减的自动文摘事实性增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将待纠错摘要文本输入语法依存树构建模块，语法依存树构建模块输出所述摘要文本对应的语法依存树，语法依存树中记录单词之间的语法依存关系；步骤2：剪枝模块对语法依存树进行剪枝操作，获得候选摘要集；预先将语法依存关系分类，分为三类：第一类语法依存关系所引导的子树能直接删减；第二类语法依存关系所引导的子树能删减，但要核查删减后的文本语法准确性，若语法出现错误则不能删减子树；第三类语法依存关系所引导的子树不能删减；剪枝模块对语法依存树进行后序遍历，依次访问每个子树，判断引导子树的节点与该节点的父节点间的语法依存关系类型，对于属于第一类和第二类的语法依存关系，则尝试剪枝该节点引导的子树，若能删减子树，生成一个删减子树后的候选摘要；在后续遍历过程中，先将被剪枝的子树还原，然后继续按序访问下一个子树，尝试剪枝子树，生成候选摘要；在对语法依存树遍历完成后，获得一个候选摘要集；步骤3：预先在服务器部署多个事实评价指标模型；将每个事实评价指标模型的实现进行封装并统一调用形式，部署在服务器并开放调用接口；步骤4：最佳摘要输出模块实时调用服务器上多个事实评价指标模型，对候选摘要集中的每个候选摘要及原始摘要进行事实性评价，根据评价结果输出最佳摘要。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于句法结构删减的自动文摘事实性增强方法
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