论文研究 基于增量图聚类的动态多文档摘要算法.pdf

目前的动态文摘方法几乎都基于文档批处理机制，无法适应实际应用中表现为不稳定数据流的文档数据，因此无法满足实时更新摘要的需求。针对上述问题，提出了一种基于K近邻句子图模型的动态文本摘要方法。根据K近邻规则构建一个双层句子图模型，用基于密度划分的增量图聚类方法对句子进行子主题划分，最后结合时间因素提高句子新颖度来抽取动态文摘。该方法能基于文档数据流增量式地抽取动态文摘，实现文摘内容的实时更新。在TAC2008和TAC2009的update summarization数据集上的实验结果显示了该方法在动态文摘抽取上的有效性。