一种基于神经网络模型的句子排序方法

康世泽，马 宏，黄瑞阳

(国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002)

一种基于神经网络模型的句子排序方法

康世泽，马 宏，黄瑞阳

(国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002)

句子排序是多文本摘要中的重要问题，合理地对句子进行排序对于摘要的可读性和连贯性具有重要意义。该文首先利用神经网络模型融合了五种前人已经提出过的标准来决定任意两个句子之间的连接强度，这五种标准分别是时间、概率、主题相似性、预设以及继承。其次，该文提出了一种基于马尔科夫随机游走模型的句子排序方法，该方法利用所有句子之间的连接强度共同决定句子的最终排序。最终，该文同时使用人工和半自动方法对句子排序的质量进行评价，实验结果表明该文所提出方法的句子排序质量与基准算法相比具有明显提高。

句子排序;多文本摘要;神经网络模型;马尔科夫随机游走模型

1 简介

互联网发展至今蕴含了巨大的信息量，当计算机用户在网络上查询需要的信息时往往会面临海量的检索结果，怎样从中筛选出需要的答案变成了一个难题。文本摘要技术应运而生成为了从海量信息中筛选所需信息的一种途径。文本摘要系统可以从大量的文本信息中生成可以概括原文本主要信息的简短摘要。从一组给定的文本集合中生成的摘要被称为多文本摘要[1-3]，从单一的文本中生成的摘要被称为单文本摘要。……