一种改进词向量模型的文本聚类多文档自动摘要方法及系统

摘要

本发明公开了一种改进词向量模型的文本聚类多文档自动摘要方法及系统，Hierarchical Softmax的CBOW属于大规模模型训练，基于此本文通过将TesorFlow深度学习框架引入词向量模型训练中，通过流式处理计算解决对于大规模训练集的时间效率问题，进行句向量表示时先引入了TF‑IDF，再计算待抽取语义单元的语义相似度，设定了加权参数来综合考虑，生成了“语义加权”的句向量；有益效果：综合考虑了语义、深度学习、机器学习的优劣性，应用了密度聚类和卷积神经网络算法，智能化程度较高，可以快速地抽取与中心内容相关度高的语句作为文本的摘要，在自动文本摘要中应用各类机器学习算法以达到更佳的摘要效果，可能将是该领域以后的主要研究方向，此外本发明系统基于本发明方法为文档摘要的自动抽取提供工具。