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基于潜在语义分析的多网页自动文摘研究的中期报告
引言
在大量的互联网信息中寻找特定主题相关的信息是信息检索领域中的一个重要目标。根据传统的信息检索系统，用户需要通过表单式查询输入自己的需求，系统根据查询词在文档库中寻找相关文档然后呈现给用户。但是，对于非专家用户来说，常常很难准确表述他们的需求，并且很难理解系统返回结果是否符合他们的真实需求。这就对信息检索技术的研发提出了更高要求：快速而准确地从海量数据中抽取出与用户需求相关的内容，并以精简的形式展现给用户。
自动文摘技术最早应用于更新闻报道领域中，但是由于这种技术能够快速且精确地从大量文档结构中提取出关键信息，近年来越来越多地应用于网络信息检索和信息管理中。
本文提出了一种基于潜在语义分析的多网页自动文摘技术，旨在抽取出与用户提出的主题相关的信息，快速准确地呈现给用户。本文主要介绍该技术的设计方法和实现细节，并通过测试数据对该技术的效果进行评估。
潜在语义分析的原理
潜在语义分析是一种非监督学习方法，主要用于从文本中抽取与语义相关的信息。其基本原理是通过分析文档之间的语义相似度，对文档以及单词进行语义上的分类，以便更好地理解文本内容。
具体实现方法是将文本转换成矩阵表示，然后对该矩阵进行矩阵分解。矩阵分解能够将文本矩阵进行降维，同时将每个单词和每个文档表示成较小的向量形式。对于每个向量，其每个维度都对应一个语义分量，称为潜在语义。因此，例如两个文档之间的语义相似度就可以通过对应向量之间的余弦相似度进行计算。通过对文档和单词进行潜在语义分析，就可以得到文档的主题分布和单词的主题分布，以便更好地理解文本内容。
系统设计方法
本系统的设计方法主要包括以下两个部分：语义分析和文本摘要。
语义分析部分
该部分主要涉及对多个网页进行潜在语义分析来确定其主题和相关性。具体实现方法包括以下步骤：
1.网页数据的预处理：本系统首先对网页内容进行预处理，例如去除HTML标记，停用词过滤等等，以便更好地提取有用信息。
2.网页的向量化表示：将多个网页转换成文档矩阵，其中每个单元格是单词的计数或TF-IDF值，并将该矩阵输入到潜在语义分析算法中进行分析。
3.潜在语义分析：使用奇异值分解（SVD）或其他矩阵分解方法来对文档矩阵进行分解，以得到文档和单词的主题分布。
4.相关性计算：使用余弦相似度等方法对网页之间的相似度进行计算，以便组织这些网页并且为文本摘要部分提供初始信息。
文本摘要部分
文本摘要部分主要涉及提供用户所需的信息。具体实现步骤如下：
1.主题提取：根据用户的搜索条件和语义分析部分得到的信息提取出相关的主题，例如新闻报道中的“体育新闻”或者“娱乐新闻”。
2.网页筛选：使用语义分析中得到的相似度信息为多个网页进行筛选，保留与用户搜索主题相关的网页。
3.句子摘要：从筛选出来的网页中利用各种文本摘要方式提取信息，例如：取出主题句，删除重复信息，利用语法分析等等，以便提供精练的文本摘要信息。
实验结果
我们选取了200篇具有代表性的新闻报道网页来测试本系统的效果，评估标准为摘要质量以及用户满意度。实验结果如下：
1.摘要质量：我们在评估了各种文本摘要方法后，将句子长度限制在200个字符以内获得了最佳摘要质量。
2.用户满意度：使用文本摘要后，用户查询时间和阅读时间缩短了很多，同时用户对于提供的摘要信息的质量也很满意。对于200个查询，用户满意度为85％以上。
结论
本文提出了一种基于潜在语义分析的多网页自动文摘技术，该技术能够提供快速准确的信息摘要，并且得到了很好的效果。我们的技术不仅可以用于信息检索领域，也可以使用其他领域，如个性化推荐，商品比较等等。我们对于使用不同的语义分析和文本摘要技术进行实验来进一步提高摘要质量。