基于超图支配集的单文档抽取式摘要方法
英文标题：Single Document Extractive Summarization using Domination in Hypergraph
本论文提出了基于超图支配集（Domination in Hypergraph）的单文档抽取式文本摘要新方案。在自然语言处理领域，自动文本摘要（ATS）作为信息检索的核心任务，旨在对文本进行高效压缩并完整保留核心关键信息。该方法引入超图模型表征句子及多维语义关联，借助图论中的支配集理论筛选出最具代表性的句子集合。这种图论建模思路为构建高可解释性、低算力依赖的抽取式摘要系统提供了有价值的算法参考。
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中文
arXiv:2609.15993v1 [发布类型: new]
摘要
自然语言处理（NLP）中的自动文本摘要（Automatic Text Summarization, ATS）一直是信息检索领域的重要任务。它通过压缩文档来生成简明摘要，旨在完整捕获文档所传达的全部相关核心信息。本项研究探讨了利用超图结构中的支配理论（Domination in Hypergraph）来实现高效、高质量的单文档抽取式文本摘要。
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