machine-learning - 自动摘要中句子提取的基于图的加权？

Question

我正在读一篇研究论文 Automatic Text Document Summarization Based onMachine Learning在表 1 对应的基于图的加权中，他们使用了称为聚合相似度的特征 F1。

我尝试在网上搜索，虽然我发现了诸如“灵活聚合相似性”之类的内容，但不确定它与自动摘要和权衡句子的任务有何关系。

聚合相似度到底是什么意思以及它是如何计算的？

Answer 1

聚合相似度是每个节点相似度的总和(聚合相似度)。此相似度只是所考虑的 2 个节点(2 个句子)之间的词汇重叠除以 2 个句子的最长长度张力(用于标准化)。

聚合相似度衡量句子的重要性。

聚合相似度不是计算将节点(句子)连接到其他节点(布什路径)的链接数量，而是对链接上的权重(相似度)进行求和。