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自動摘要 - 教育百科
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國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | auto abstract |
| 日期： | 2003年6月 |
| 出處： | 資訊與通信術語辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： (一)以電腦從檔案中摘要出來的內容。 (二)以電腦將檔案中的關鍵詞自動選出。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_自動摘要 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
基本資料
| 英文： | Automatic Abstract |
| 作者： | 莊道明 |
| 日期： | 1995年12月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 自動摘要(Automatic Abstract)是研究如何利用電腦，自動從文獻中找出重要而具代表性的關鍵詞句，以組織成該文獻的摘要稱之。美國人魯恩(H.P. Luhn)首先於1958年提出此一構想。方法如下：（一）將整篇文章輸入電腦內，轉成機讀格式。（二）去除文章中所有不具意義的非關鍵字，例如AND, OR, THE, A等英文介詞，冠詞，連接詞等列為剔除字(Stoplist)。（三）逐次計算剩餘字彙出現的個數，並按出現總數大小排序。（四）將出現總數超過X次以上之字彙，列為高頻率字彙(High Frequency)或重要語彙(Significant Words)。（五）以這些高頻率字彙為基礎，找出含有這些高頻率字彙的句子。凡在同一句子內，2個高頻率字彙的間隔不超過4個字以上，就稱為一個字群(Cluster)。（六）計算每個句子字群之顯要因素值(Significance Factor)。顯要因素值之計算公式如下：顯要因素值＝（字群中高頻率字彙個數）2/ 字群中字彙之總個數（七）句子的重要性便是依據個別字群之顯要因素值之總和，或是以最大的顯要因素值代表之。然後逐一將句子挑選出來形成摘要。 此自動摘要法又可稱為關鍵摘要法(Key Method)。除此之外，一般常用的方法尚有以下幾種：（一）提引摘要法(Cue Method)：一個句子當中，某些字彙極具代表性，對於整篇文章具有極佳的指引作用。因此若能在電腦內建立一套提引字典(Cue Dictionary)，將這些字彙給與正負加權數，去比對並計算句子內每個單字之積分，便可以找出重要的句子。（二）題名摘要法(Title Method)：此法基本假定凡文章篇名或副篇名的字彙，均可作為提示文章內容的指標。句子的顯要因素值之計算，便是以句子內包含有這些字之個數計算而得。（三）位置摘要法(Location Method)：主要是以句子出現的位置予以加權計算。特別是文章段落的主題句(Topic Sentence)；文章的第一段及最後一段；一篇文章的開頭簡介及結論部分，都比其他位置之句子重要。 以上幾種自動摘要的方法，主要為將文章的句意以不同的方式，轉換成電腦可以計算與比較的顯要因素值，然後自動組成文章的摘要。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_自動摘要 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
貓頭鷹博士