基于hLDA主题模型的多文档摘要句子打分算法研究

李蕾; 于佳

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HLDA BASED SENTENCE SCORING FOR MULTI-DOCUMENT SUMMARY

首发时间：2013-10-29

LI Lei ¹
LI Lei（1974-），Female，Associate Professor，Natural Language Processing
YU Jia ¹
YU Jia (1986),female,master,natural language processing

1、School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, 100876

Abstract：In recent years, the multi-document summary technology has gotten more and more attention in the field of natural language processing. However, the relationship between the topics and the level information are rarely considered, and sentence scoring is also a very important and difficult task in the multi-document summary process. The results of hLDA (hierarchical Latent Dirichlet Allocation) in the hierarchical topic modeling have been widely validated. Therefore this paper focused on the nodes in the hLDA model, researched the hLDA and semantic based sentence scoring method and presented seven algorithms to provide a strong basis for the multi-document summary.

keywords： natural language processing multi-document summary sentence scoring hLDA node

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基于hLDA主题模型的多文档摘要句子打分算法研究

李蕾 ¹
LI Lei（1974-），Female，Associate Professor，Natural Language Processing
于佳 ¹
YU Jia (1986),female,master,natural language processing

1、北京邮电大学计算机学院，100876

摘要：近年来,多文档摘要技术在自然语言处理领域得到越来越广泛的关注,然而对于主题之间的关系和层次信息稍有考虑,句子打分问题也一直是多文档摘要过程中非常重要而艰巨的任务.hLDA(层次潜在狄利克雷分配)在层次主题建模中的良好效果已经得到验证,本文以hLDA模型结构中的节点作为重点研究对象，研究基于hLDA主题模型和语义信息的句子打分方法，为为多文档摘要的句子抽取提供有力依据。

关键词：自然语言处理多文档摘要句子打分 hLDA 节点

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LI Lei,YU Jia. HLDA BASED SENTENCE SCORING FOR MULTI-DOCUMENT SUMMARY[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2013-10-29]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201310-403.

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论文编号	201310-403
论文题目	基于hLDA主题模型的多文档摘要句子打分算法研究
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