基于邻域知识的单文档摘要与关键短语抽取

简介：
本研究探讨了利用邻域知识提升单文档自动摘取及关键短语识别的技术方法，旨在增强文本摘要的质量和准确性。 文档摘要与关键短语提取是信息检索（IR）和自然语言处理（NLP）领域中的两个重要任务，其目标是从单个文本段落档中生成精简的表述形式。现有方法通常仅依赖于指定文档本身的内容进行操作。然而，我们的研究提出了一种新思路：通过引入少量邻近文档作为辅助信息源来改进特定文档的摘要和关键短语提取效果。 具体来说，我们首先将目标文档与几个最近的相关文档组合成一个小集合，并运用基于图论的排名算法处理这个扩展后的集合。这种方法不仅能够充分利用指定文档内部的信息结构（即局部特征），还可以结合周围邻居文档提供的全局视角来增强理解深度。 实验结果表明，在DUC标准数据集上的测试展示了我们方法的有效性和稳定性，证明了跨文档间句子关系有助于改进单篇文档的摘要质量；同时，相邻文档中的词汇共现模式对于提升关键短语提取任务的表现也十分有效。