一种基于LDA的CRF自动文摘方法

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摘要：浅层狄利赫雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）方法近年来被广泛应用于文本聚类、分类、段落切分等等,并且也有人将其应用于基于提问的无监督的多文档自动摘要。该方法被认为能较好地对文本进行浅层语义建模。该文在前人工作基础上提出了基于LDA的条件随机场（Conditional Random Field,CRF）自动文摘（LCAS）方法,研究了LDA在有监督的单文档自动文摘中的作用,提出了将LDA提取的主题（Topic）作为特征加入CRF模型中进行训练的方法,并分析研究了在不同Topic下LDA对摘要结果的影响。实验结果表明,加入LDA特征后,能够有效地提高以传统特征为输入的CRF文摘系统的质量。

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关键词：LDA conditional ALLOCATION condition Dirichlet 计算机应用 中文信息处理 自然语言处理 自动文摘 狄利赫雷分布