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1、南京邮电大学通达学院毕 业 设 计 （ 论 文 ）题 目： 新闻自动摘要系统设计与实现专 业： 软件工程 学生姓名： 班级学号： 指导教师： 指导单位： 计算机学院、软件学院 _ 日期：2014 年 12 月 1 日至 2015 年 6 月 12 日I摘 要当今世界瞬息万变，每天都会产生数量庞大的新闻，而且随着 Internet 的不断发展，传统媒体逐渐向网络靠拢，网络上的信息资源增长迅猛。如何在海量的新闻资源中快速找到人们感兴趣的信息，获取信息的主旨，已经是一个迫在眉睫的问题。人们迫切需要一个可以对大量新闻信息进行提炼、压缩的工具，自动文本摘要技术由于其可以提炼浓缩文本，减小用户的浏览压力，
2、同时又可以为其他文本技术提供支持，因而得到了广泛的关注。本文的主要研究目标是新闻文本的自动摘要技术，在参阅了学术界相关摘要算法的基础上，着重使用了新闻文本的外部特征和 TF-IDF 算法来进行单新闻文本和多新闻文本的摘要生成。课题中引用了英文语言处理工具 Stanford CoreNLP 进行新闻分词、分句和单词的词形还原，采用 Java 语言在 Eclipse 平台上设计实现了新闻自动摘要系统。关键词；自动摘要；TF-IDF；词语权重计算；特征信息提取；余弦相似性 IIABSTRACTNowadays,the world is changing all the time,we can hav
3、e a huge amount of information news everyday, and with the continuous development of Internet, traditional media gradually move closer to the network ,information resources on the network has increased rapidly.How to find the interested information in the vast news resources,get the gist of informat
4、ion, has been a pressing issue.There is an urgent need for a large number of news and information can be refined, compression tools, automatic text summarization technology because of its concentrated extract text can reduce the users browsing pressure, but also provides support for other text techn
5、ology, which has been widespread concern .The main objective of this paper is automatic summarization technology of news text,after consulting related summary technology on the basis of the algorithm in the academic, it emphasizes on the use of the external features of news text and TF-IDF algorithm
6、 to generate the summary of single news text and multi-document text.The project cited English language processing tools Stanford CoreNLP to tokenizes the text,splits a sequence of tokens into sentences,and generates the word lemmas for all tokens in the corpus.We design and implement this system in
7、 Java on the Eclipse platform.Key Words:Automatic Text Summarization；TF-IDF ；Term-weighting；Feature information extraction；Cosine similarityIII目 录第一章 绪论 .11.1 课题研究背景和意义 .11.2 课题研究现状 .11.2.1 单文本自动摘要 .11.2.2 多文本自动摘要 .21.3 论文的组织结构 .4第二章 技术介绍 .52.1 文本摘要技术的介绍 .52.1.1 文本摘要的分类 .52.2 文本摘要的方法 .52.2.1 自动摘录 .52.2.2 基于理解的自动文摘 .62.2.3 信息抽取 .62.2.4 基于结构的自动文摘 .72.3 自动文摘评价 .72.3.1 内部评价方法 .72.3.2 外部评价方法 .82.4 基于文档外部特征提取的自动文摘算法 .82.4.1 文本预处理 .92.4.2 词语、句子权重计算 .92.4.3 句子相似度计算 .102.4.4 文摘句提取及文摘输出 .112.5 斯坦福工具包介绍 .122.6 本章小结 .12第三章 需求分析与总体设计 .133.1 开发的时代背景 .133.2 功能需求 .133.2.1 输入 .133.2.2 输出 .
