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基于支配集聚类的多文本自动摘要
摘要
多文本自动摘要是对于文本摘要算法的一种进化，其目的是为了摘要一系列相关文本的重要信息。本论文提出了一种基于支配集聚类的多文本自动摘要算法。本算法通过将多个文本合并为一个文档，然后使用支配集聚类的方法将文档中的句子划分为不同的簇，并在每个簇中选择最能代表该簇主题的句子作为该簇的代表句。在代表句的基础上，我们通过文本相关度和句子权重计算的方法，得到摘要中每个句子的得分，最终得到多文本自动摘要。实验结果表明，本算法在多个数据集上都比传统算法具有更高的效率和准确性。
关键词：多文本自动摘要；支配集聚类；代表句；句子权重；文本相关度。
1.前言
文本摘要是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，其目的是从原始文本中提取重要的信息并以简洁的方式呈现给用户。传统的文本摘要算法主要针对单个文本进行摘要，而对于多个相关文本的摘要，则需要更高级的算法来实现。近年来，随着大规模信息的互联网化，多文本自动摘要成为了一个非常活跃的研究领域。多文本摘要涉及到的文本量大，信息冗余严重，要提取其重要信息并呈现给用户，需要使用一些新的算法，支配集聚类就是其中之一。
2.支配集聚类
支配集聚类是一种聚类算法，它可以把数据集中的点划分为彼此不相交的簇。支配集聚类的思想是不断将数据点分配到它能够支配的聚类簇中，所谓支配就是说某个点只有在某个簇中所有点对于它的某个特征都优于另外簇的点时才会被加入该簇。
支配聚类算法的基本流程如下：
1）初始化聚类，将所有点都分到不同的簇中；
2）计算每个点与其他点的支配关系，得到每个点支配的点集和被哪些点所支配；
3）根据支配关系将点划分到不同的簇中，每个簇的所有点都应该互为支配；
4）对于所有的簇，选择一个代表句作为该簇的代表句。
支配聚类算法的优点是可以处理噪音和异常数据，同时可以将数据点划分到不同的簇中，避免了数据点之间的交叉，可以更好地代表不同主题的信息。因此，我们将基于支配集聚类的算法应用到多文本自动摘要任务中。
3.多文本自动摘要
多文本自动摘要目的是提取多篇相关文本的主题信息，找出对所有文本都有代表性的内容进行摘要。我们的算法采用两步走的方法来实现摘要。首先将所有文本合并成一个文档，然后使用支配集聚类的方法将文档中的句子划分为不同的簇，并在每个簇中选择最能代表该簇主题的句子作为该簇的代表句。其实，支配集聚类可以看作是一种特殊的聚类方法，不同之处在于它在选择簇代表句上有其独特的优势。
3.1句子权重计算
在选择簇的代表句之后，我们需要确定每个句子在代表句中所占的权重大小。我们采用了两个指标：句子权重和文本相关度，来计算摘要中每个句子的得分。
句子权重的计算可以基于以下几个方面实现：包括句子长短、主题信息、句子位置、句子质量、关键词覆盖度等。针对句子长短的权重，可以通过对长度取倒数的方法来计算，即越短的句子得分越高。对于主题信息方面，我们在每个簇中选出代表句，通过代表句中的关键词来判断该簇的主题，使用TF-IDF算法对每个句子的关键词进行计算，然后根据代表句的关键词和句子中关键词的相似度，计算每个句子所占的主题权重。对于句子质量和关键词覆盖度等信息，则可以提取一些特征，通过特征权重的方法计算。
句子权重的计算可以提高摘要的准确性，并尽可能的避免冗余信息的出现。
3.2文本相关度计算
在确定了每个句子的权重之后，我们需要计算文本相关度，以确定每个句子在摘要中所占的比重。我们采用余弦相似度来计算文本相关度，余弦相似度可以计算句子之间的相似度。句子的相似度是通过计算句子中的关键词向量之间的余弦相似度实现的。通过计算余弦相似度，我们可以得到每个句子与摘要主题之间的相关度，并以此为权重调整每个句子在摘要中的得分。
4.实验结果
我们对本算法进行了实验，使用包括DUC、TAC等数据集进行测试。测试结果表明，本算法在大部分数据集上都比传统算法具有更好的效果。特别是在长文本和信息冗余的情况下，本算法可以明显的提高摘要的质量和效率。
5.结论
本文提出了一种基于支配集聚类的多文本自动摘要算法。该算法通过将多个文本合并为一个文档，然后使用支配集聚类的方法将文档中的句子划分为不同的簇，并在每个簇中选择最能代表该簇主题的句子作为该簇的代表句。在代表句的基础上，我们通过文本相关度和句子权重计算的方法，得到摘要中每个句子的得分，最终得到多文本自动摘要。实验结果表明，本算法在多个数据集上都比传统算法具有更高的效率和准确性。