[发明专利]基于眼球跟踪的英文文本自动摘要方法

权利要求书

1.基于眼球跟踪的英文文本自动摘要方法，其特征在于该方法的具 体步骤是：

步骤1)获取用户在阅读电子文档时对文中所有词的关注时间，具体 方法是：

(a)将文中所有词的用户关注时间初始化为0；

(b)每间隔0.1秒，通过眼球跟踪仪或摄像头获取到用户眼球在屏幕 上的聚焦位置(x，y)；

(c)文中的每个词wi在当前屏幕上的位置为(xi，yi)，则该词在间隔 时刻后，其用户关注时间的增加量AT(wi)为：

AT(wi)=0.1exp(-(xi-x)22kx2-(yi-y)22ky2)]]>

其中kx和ky分别是文中每个词在屏幕上的平均宽度和平均高度；

(d)重复步骤(b)和(c)至用户阅读完该电子文档，获得文中每个词的 用户关注时间；

步骤2)基于文本相似度预测文中所有句子的用户兴趣度，具体方法 是：

(e)计算文中任意两个词wi和wj之间的语义相似度Sim(wi，wj)；该 相似度是一个取值范围在[0，1]之间的实数；

(f)对文档中的任意词w，挑选出文档中与其相似度最大的k个词，k 取值为min(10，n)，其中n是文档中所有不同词的个数；设定挑选出的k 个词为w1，w2，…，wk，通过式(1)预测词w的用户兴趣度：

I(w)=Σi=1k(AT(wi)Simγ(wi,w)δ(wi,w))Σi=1k(Simγ(wi,w)δ(wi,w))+ϵ---(1)]]>

其中γ为常量、ε为正整数常量，函数δ(，)定义为：

δ(wi,w)=1IfSimγ(wi,w)>0.010Otherwise]]>

(g)文档中的任意句子s中所有不同单词的用户兴趣度之和为该句子 的用户兴趣度I(s)；

步骤3)利用用户兴趣度结合文本自动摘要算法生成个性化的自动摘 要结果，具体方法是：

(h)设定用户需要的文本摘要长度为文档长度的c％，利用基于语义分 析的文本自动摘要算法得到压缩率为c％的文本摘要结果；

(i)对文档中的每个句子s，计算其用户兴趣度的偏移量I_offset(s)：

Ioffset(s)=(1-k)maxi=1m{I(si)}λ(s)]]>

其中I(si)为句子si的用户兴趣度，s1，s2，…，sm为文档中所有的句子， m为文档中的句子总数；如果句子s出现在步骤(h)所得到的摘要结果 中，则λ(s)取值为1；如果句子s未出现在步骤(h)所得到的摘要结果 中，则λ(s)取值为0；k为自由参数，取值范围为0～1；

(j)计算文档中的每个句子s调整后的用户兴趣度I_adj(s)：

I_adj(s)＝I(s)+I_offset(s)

(k)对文档中的所有句子s按其调整后的用户兴趣度从高到低选出前 c％的句子作为该文档的摘要结果。