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多特征融合的汉越双语新闻摘要方法
摘要
随着数据爆炸式的增长，做好信息摘要变得越来越重要。汉越双语新闻摘要方法可以为中越两国之间的交流提供便利。但是，传统的单一特征模型无法有效地捕捉文本中的各种语义信息，因此，多特征融合是必要的。本文提出了一种基于多特征融合的汉越双语新闻摘要方法，该方法利用了多种特征，包括词频、TF-IDF值、句子相似度和文本结构。为了测试该方法的有效性，我们进行了实验，并将其与传统单一特征模型进行比较。实验结果表明，多特征融合的汉越双语新闻摘要方法比传统模型有更好的效果。我们的研究成果可以为中越双边信息传播提供便利。
关键字：汉越双语新闻摘要；多特征融合；TF-IDF；句子相似度；文本结构
引言
汉越双语新闻摘要是一种基于中越两国之间交流的新闻摘要方法。传统的单特征模型只使用某一特征进行摘要，例如词频和TF-IDF。然而，这些传统模型无法完全识别文本中的语义信息，而且在解决句子冗余和语法错误方面效果较差。多特征融合是一种能够提高汉越双语新闻摘要效果的解决方案。本文提出了一种新的基于多特征融合的汉越双语新闻摘要方法，并评估了其效果。
方法
我们的方法可以分为两个模块：特征提取和摘要生成。
1、特征提取
我们考虑了如下四个特征：
（1）词频：在一篇文章中，某些词会出现多次，因此这些词是较重要的。
（2）TF-IDF:该特征将词频和逆文档频率结合起来，旨在识别文本中不常见但具有重要含义的词。
（3）句子相似度：句子相似度计算方法旨在识别具有重要含义的句子。该方法计算两个句子之间的相似度，如果相似度越高，则该句子越重要。
（4）文本结构：该特征旨在解决文档中句子之间的逻辑关系。段落和标题可以提供文本结构信息。
2、摘要生成
摘要生成基于TF-IDF权重和句子相似度，将重要性最高的句子按照先后顺序排序，以形成最终的摘要。
结果
我们使用了中越双语新闻网站的数据集进行实验，比较了我们的多特征融合方法和单特征模型。我们使用BLEU指标和ROUGE指标评估了我们的模型。实验结果表明，多特征融合方法的效果比传统的单特征模型要好。这表明多特征融合是一种提高汉越双语新闻摘要效果的有效方法。
结论
本文提出了一种基于多特征融合的汉越双语新闻摘要方法，使用了词频、TF-IDF、句子相似度和文本结构四种特征，实验结果表明该方法比传统的单特征模型效果更好。我们的研究成果可以为中越双边信息传播提供便利。在未来，我们将继续探索其他特征，以进一步提高汉越双语新闻摘要的效果。