1、面向自动文摘的主题划分方法童毅见 2012-11-4主题的概念1，主题的定义现状： 鲜有确切的关于主题的定义。2，几个关于 “ 主题 ” 的定义 Labadi认为主题是会话或讨论的主要问题 Chafe主题是正在讨论的命题 所谓 “ 主题 ” ，是介于篇章与段落之间的一个语言单位，一个主题表达或阐述一个相对独立的意义或话题3，本文对主题的定义主题是用来描述一个话语片段所表达内容的一种直观方式，该话语片段阐述了一个相对独立的意义或话题。主题不应是一个语言单位，但是可以通过篇章集、段落集或句子集的方式呈现。主题划分1，主题划分的概念 主题划分就是将一个含有多个主题的话语（在本文中以文本方式体现）切分
2、成一系列单个主题。 Reynar认为，作者在写作前，会在脑海中收集一些没有连接的主题，在写作过程中为了保证文本的流畅，会有意无意的设置一些主题边界2，主题划分的分类 主题划分可以分为层次划分（ hierarchical segmentation）和线性划分（ linear segmentation） 从划分结果来看，线性划分还可以进一步分为连续划分和非连续划分主题划分对自动文摘的意义1，有助于平衡摘要的结构，提高摘要的覆盖面如果采用传统的基于句子重要度从高到低抽取的方法，很容易造成对次要主题的遗漏或忽略，并且容易导致主要主题的冗余。2，主题特征对自动文摘的促进作用Louis.et al.在比较
3、话语结构特征、语义特征和非话语性特征（如主题词、句子位置等）在单文档自动文摘中的效果时发现，基于话语结构特征的方法在摘要内容上效果最好常见主题划分方法1，基于词汇衔接理论的方法TextTiling、 C99、 dotplotting2，融合特定语言现象和文本特征的方法1）特定领域的提示短语。例如在广播新闻文本中， joining us2）二元词组频率。避免单词频率引发的歧义问题；3）命名实体的重复。4）代词特征。3，基于概率统计模型的方法PLSA（概率潜在语义分析）、 LDA（ Latent Dirichlet Allocation）以及小世界模型TSF算法 由 Kern & Granitzer提出，是一种基于滑动窗口技术的主题划分方法算法 该算法在很多方面与 TextTiling算法相近，也是一种基于词汇衔接理论的方法 。 根据文章呈现的评价结果， TSF算法在切分效果上要远好于 TextTiling算法，并且只有 O(n)的计算复杂度。 TSF算法默认主题是由句子集组成TSF算法描述TSF算法描述关于主题的呈现方式的讨论1，句子集 or 段落集2，主题的呈现方式与文本的特征、任务对主题颗粒度的要求有关3，自动文摘对主题划分颗粒度的要求4，句子集 and 段落集以段落集为主题表征的 TSF算法
