基于LDA主题特征的自动文摘方法
近年来概率主题模型受到了研究者的广泛关注,LDA( Latent Dirichlet Allocation) 模型是主题模型中具有代表性的概率生 成模型之一,它能够检测文本的隐含主题。提出一个基于LDA 模型的主题特征,该特征计算文档的主题分布与句子主题分布的距 离。结合传统多文档自动文摘中的常用特征,计算句子权重,最终根据句子的分值抽取句子形成摘要。实验结果证明,加入LDA 模 型的主题特征后,自动文摘的性能得到了显著的提高。
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摘要:论述了当前无人机影像快速拼接可选用的方法及可行性,将稳健的SIFT算法引入无人机影像自动拼接中,分析了该算法各阶段所消耗的时间。结合无人机自身的特点对算法进行改进,在进行特征点提取前通过估算相邻
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