De flesta befintliga automatiska sammanfattningsalgoritmer är inriktade på flera dokument av relativt kort längd, vilket är svårt att tillämpa omedelbart på nya dokument med strukturfrihet och lång längd. I detta dokument, som syftar till nya dokument, föreslår vi ett ämnesmodellering baserat tillvägagångssätt för utvinning automatisk summering, för att uppnå en bra balans mellan kompressionsförhållande, summering kvalitet och maskin läsbarhet. Först, baserat på ämnesmodellering, extraherar vi kandidat meningarna i samband med ämnesord från ett förbehandlat nytt dokument. För det andra, med målen för kompressionsförhållande och ämnesmångfald, utformar vi en viktig utvärderingsfunktion för att välja de viktigaste meningarna från kandidat meningarna och därmed skapa en första ny sammanfattning. Slutligen slätar vi ut den första sammanfattningen för att övervinna den semantiska förvirring som orsakas av tvetydiga eller synonyma ord, för att förbättra den sammanfattande läsbarheten. Vi utvärderar experimentellt vårt föreslagna tillvägagångssätt för ett verkligt nytt dataset. Experimentet resultaten visar att jämfört med de från andra kandidatalgoritmer, varje automatisk sammanfattning som genereras av vår strategi har inte bara ett högre kompressionsförhållande, men också bättre summering kvalitet.
REF-förslag till ämnesbaserad metod för ett enda dokument med lång längd, Novel summering.
A topic modeling based approach to novel document automatic summarization
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}