自动摘要中句子提取的基于图的加权？

Question

我正在阅读一篇研究论文Automatic Text Document Summarization Based on Machine Learning，在与基于图的权重相对应的表 1 下，他们使用了称为聚合相似度的特征 F1。

我尝试过在网上搜索，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。

聚合相似度究竟是什么意思，它是如何计算的？

Answer 1

聚合相似度是每个节点的相似度的总和（聚合相似度）。这种相似度只是考虑中的 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 Tences（用于规范化）。

聚合相似度衡量句子的重要性。

聚合相似性不是计算将一个节点（句子）连接到其他节点（Bushy path）的链接数，而是对链接上的权重（相似性）求和。