自动文摘造句

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面向特定领域的理解型中文自动文摘系统
密度聚类模式下一种基于层次的自动文摘方法研究
自动文摘综述
摘要关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类分类等方面有十分重要的作用。
篇章多级依存结构分析( textmultileveldependencystructure , tmds )是一种基于结构的自动文摘分析方法。
介绍了自动文摘系统的概念框架，并把这个框架加以引申作为统一全文各种多媒体信息自动摘要系统的出发点。
本文首先全面阐述了有关多媒体信息自动摘要的一些基本理论，包括大规模文本处理技术、自动文摘技术、多媒体信息检索技术等。
用这些特征构成句子向量表示，并用机器学习的方法对其进行训练得到摘要器，从而把自动文摘转换为分类问题。
摘要在分析自动文摘现有方法优缺点的基础上，提出了一种基于统计、语义和结构特征的自动文摘方法。
许多自然语言处理任务,如机器翻译、信息获取、自动文摘等都要依赖句法分析的精确结果才能最终获得满意的解决。
用自动文摘造句挺难的，這是一个万能造句的方法
命名实体识别的研究广泛应用于诸多自然语言处理任务中,如机器翻译、文本分类、信息检索和自动文摘等,所以它的研究成果必将推动自然语言处理领域的相关研究。
在本文中,首先介绍了自然语言处理的基础概念体系,给出了自然语言处理的定义及其研究和处理的方法和过程,接着便介绍国内外关于自动文摘系统等方面的研究方向和发展动态,并指出了自动文摘系统研究的某些不足。
然后重点说明了文摘和自动文摘系统的基本概念体系,并针对目前几种主要的自动文摘系统形式化模型和方法:基于统计的机械文摘、基于理解的文摘、基于概念依存的文本结构分析方法和信息抽取的文本摘要等模型和方法进行了比较和分析,对它们的优点和缺点进行了讨论,归纳出各自的特点。
然后我们介绍了文摘和自动文摘系统的基本概念体系，并针对目前几种主要的自动文摘系统形式化模型和方法：基于统计的机械文摘、基于意义的理解文摘、基于概念的文本结构分析方法和基于知识的文本摘要等模型和方法进行了比较和分析，对它们的优点和缺点进行了讨论，归纳出各自的特点，进而在总结各种不同类型的自动文摘系统的特点的基础上，将基于统计的机械文摘、基于意义的理解文摘和基于概念的文本结构分析方法等三种研究方法相结合，提出了一种综合型的自动文摘系统的设想。
在本文中，我们首先介绍了计算语言学的基础概念体系，给出了计算语言学的定义以及计算机对自然语言的研究和处理的方法和过程，我们还介绍了国内外关于自动文摘系统等方面的研究方向和发展动态，并指出了自动文摘系统研究的某些不足。
一旦计算机系统实现了人机对话、机器翻译、自动文摘,或能够抑扬顿挫地、带有感情地朗读文章等语言信息处理功能,计算机屏幕前枯燥的气氛必然会大大改变,计算机的应用环境将变得更加引人入胜。