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發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術

為了解決眼霜ptt的問題,作者楊閔翔 這樣論述:

由於資訊科技的進步,資料的蒐集變得非常容易,導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度,如何從海量的資料中,快速且正確的擷取出有用的資訊,無論在哪個領域中都是非常重要。本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標,提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下,從文章內容自製暫用辭典,輔以N-gram尋找關鍵詞,藉此產生知識圖譜所需的三元組,即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念,最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準,挑選關鍵詞與句,再彙整為萃取式摘要。為驗證提出之方法,本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試,以原文章之摘要為標準進行ROUGE

-1、2、L的計算,並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下,無論移除或不移除停止字,平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37,約為TextRank的3倍,可在29秒內處理完畢,速度為TextRank的142秒的5倍速度;在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜,視覺化呈現單篇文章摘要,可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。