利用文句關係網路自動萃取文件摘要之研究

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姓名

楊佩臻(Pei-Chen Yang) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系

論文名稱

利用文句關係網路自動萃取文件摘要之研究
(Using Sentence Network to Automatic Document Summarization)

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摘要(中)

本研究提出一個使用基於NGD的通用萃取式圖形化摘要方法，由於NGD擁有只需要文件本身資訊及搜尋引擎搜尋結果數的特點，可除去對外部資源如語料庫及語義辭典的依賴。本研究使用NGD計算文件內字詞之間的關聯找出文件關鍵字並用其建立一向量空間，以文句在向量空間中的餘弦相似度為基準建立文句關係網路，再利用鏈結分析找出文句關係網路中重要的文句節點作為摘要。
經ROUGE評估摘要品質，本研究所提出利用文句關係網路計分的方法在單文件摘要及50字的多文件摘要中，可達到比DUC2001及DUC2002當年利用機器學習摘要組合的方法更佳的結果，而在100字及200字的多文件摘要中，也僅略遜於當年利用機器學習的幾位參賽者。證明本研究確實建立一有效的不需要依賴相關語料庫及語義辭典的通用非監督式文件萃取式摘要方法。

摘要(英)

This paper proposed a Graph-based Summarization method by building a sentence network that represent the relation between sentences with NGD. The method can get rid of the dependence of external resources like corpus and lexical database by using the words in the documents and the search result. Using Wiki Engine to calculate NGD and find out the relation between words. Finally, the keywords in the documents are found out. Building a Vector Space Model by the keywords and calculating the similarity between sentences to build a sentence network. The most import sentences are extracted by using Link Analysis. The experiment results showed that the ROUGE value of proposed graph-based single-document summarization method is better than other machine learning methods, and the ROUGE value of proposed graph-based multi-documents summarization method is just lower than few peers using machine learning methods. It proves that this proposed method is an effective unsupervised document summarization without external resources like corpus and lexical database.

關鍵字(中)

★ 自動文件摘要
★ 文句關係網路
★ 圖形化摘要方法

關鍵字(英)

★ NGD
★ Graph-based Summarization

論文目次

摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
圖目錄 vi
表目錄 vii
一、緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機 2
1-3 研究目的 4
1-4 論文架構 5
二、文獻探討 6
2-1 自動文件摘要及其種類 6
2-2 文句特徵摘要方法 8
2-2-1 文件標題 10
2-2-2 文句長度 10
2-2-3 文句位置 11
2-2-4 數值數據 12
2-2-5 主題字 12
2-2-6 指標片語 13
2-2-7 小結 13
2-3 監督式摘要方法 14
2-3-1 支援向量機 15
2-3-2 隱藏式馬可夫模型 15
2-3-3 小結 16
2-4 圖形化摘要方法 16
2-4-1 鏈結分析 17
2-4-2 複雜網路圖形 20
2-4-3 餘弦相似度 21
2-4-4 NGD 21
2-4-5 小結 21
2-5 排名組合方法 22
2-5-1 簡單組合方法 22
2-5-2 穩定選擇法 22
2-5-3 指數加權法 23
2-5-4 波達計數法 23
2-5-5 循環法 23
2-5-6 小結 24
三、系統設計與架構 25
3-1 系統架構 25
3-2 文件前處理 27
3-2-1 DUC原始檔案拆解 27
3-2-2 文件內容拆解 29
3-2-3 詞性組合 29
3-2-4 字詞長度 30
3-2-5 Wiki搜尋結果數 30
3-2-6 與文件標題相關程度 30
3-3 文句重要性計分 31
3-3-1 文句轉為向量 31
3-3-2 建立文句關係網路 31
3-3-3 文句節點評分 33
3-4 文句分數排名 34
3-4-1 單一方法排名 34
3-4-2 排名組合 35
3-5 產生文件摘要 35
四、實驗結果與討論 36
4-1 資料集介紹 36
4-1-1 DUC 36
4-1-2 資料集內容 36
4-2 評估準則 37
4-3 實驗環境 38
4-4 實驗結果與討論 38
4-4-1 實驗一：文句關係網路的摘要方法在Google及Wiki上的比較 39
4-4-2 實驗二：與標題相關字詞的 NGD門檻值 42
4-4-3 實驗三：建立節點連結的Cosine Similarity門檻值 45
4-4-4 實驗四：單一方法的摘要表現 49
4-4-5 實驗五：本研究方法摘要品質評估 51
五、結論與未來研究方向 57
5-1 結論 57
5-2 未來研究方向 59
參考文獻 61

參考文獻

［1］ Abuobieda A., Salim N., Albaham A. T., Osman A.H., Kumar Y. J. (2012). Text Summarization Features Selection Method using Pseudo Genetic-based Model. International Conference on Information Retrieval & Knowledge Management, 2012, pp. 193-197.
［2］ Antiqueira L., Jr. O. N. O., Costa, L. D. F., and Nunes, M. D. G. V. (2009). A complex network approach to text summarization. Information Sciences, 179 (2009), pp. 584-599.
［3］ Atkinson, J. and Munoz, R. (2013). Rhetorics-based multi-document summarization. Expert Systems with Applications, (2013)
［4］ Chali, Y. and Hasan, S. A. (2011). Query-focused multi-document summarization: automatic data annotations and supervised learning approaches. Natural Language Engineering, pp. 1-37. doi: 10.1017/S1351324911000167.
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［7］ Cilibrasi, R.L. and Vitanyi, P.M.B. (2007). The Google Similarity Distance. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 19(3), pp, 370-383.
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［11］郭映彤，「運用字詞與語句關係自動萃取文件摘要之研究」，國立中央大學，碩士論文，民國101年。
［12］鄭奕駿，「離線搜尋Wikipedia以縮減NGD運算時間之研究」，國立中央大學，碩士論文，民國101年。

指導教授

林熙禎(Shi-Jen Lin)

審核日期

2013-7-16

推文