基于图学习理论的文档自动摘要方法及其评测技术研究

文档自动摘要通过对海量文本信息进行提炼，帮助用户快速获取所需要的信息，辅助用户决策，广泛应用于信息检索等任务。文档自动摘要一直是自然语言处理领域的一个研究难点和热点。利用人工智能方法进行文档自动摘要是该领域的一个新的研究方向，基于图学习理论进行摘要抽取的研究是其中具有代表性的工作，取得了比较好的摘要性能。本项目以对基于图学习的摘要方法的部分研究成果为基础，进一步深入研究对该摘要方法的改进，包括采用新的图学习模型以及集成更多的文档特征。本项目将重点研究协同单文档摘要和增量式多文档摘要这两个全新的课题，前者探索多篇摘要的协同生成问题，后者探索面向动态文档集合的摘要问题。并且针对文档摘要和关键词抽取的一致性，进一步研究对文档摘要和关键词的统一抽取方法。鉴于摘要自动评测技术对自动摘要研究具有的重要意义，本项目最后将探索中文摘要的自动评测技术。