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基于聚类分析的自动文摘中主题区域划分方法研究
引用本文:魏桂英,刘冰.基于聚类分析的自动文摘中主题区域划分方法研究[J].中国管理信息化,2011(9).
作者姓名:魏桂英  刘冰
作者单位:北京科技大学经济管理学院,北京,100083
摘    要:针对在海量数据中,如何有效地自动获取文摘以提高检索效率的问题,本文提出了一种自动文摘中主题区域划分的方法。该方法对文章段落向量模型进行聚类分析,得到文章的主题结构。这种方法适用于各种风格的文体,能有效解决文章主题分布自由的问题,准确地划分出文章主题区域。

关 键 词:自动文摘  主题区域划分  聚类分析  

Study of Thematic Area Discovery from Chinese Text Based on Clustering Analysis
WEI Gui-ying,LIU Bing.Study of Thematic Area Discovery from Chinese Text Based on Clustering Analysis[J].China Management Informationization,2011(9).
Authors:WEI Gui-ying  LIU Bing
Institution:WEI Gui-ying,LIU Bing(School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)
Abstract:A special method that discovers thematic area from Chinese text is proposed after analyzing how to get summarization effectively in large dataset to improve retrieval efficiency.This method analyzes the vector space model of the paragraphs with clustering method and gets the theme structure of the novel.This method is suitable to all kinds of styles,and is able to divide thematic area effectively.
Keywords:Automatic Summarization  Thematic Area Discovery  Clustering Analysis  
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