《表3 不同算法在5 000样本集上实验结果对比》

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《一种基于文本相似度的网页新闻标题自动抽取算法》

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其中，Se表示自动抽取算法抽取的新闻标题所构成的字符集合；Sl表示人工标注新闻标题所构成的字符集合；Precision是指正确抽取出的新闻文档数与抽取出的总文档数的比率，主要用来衡量抽取准确率；Recall是指抽取出的总文档数和所有测试新闻文档总数的比率，主要用来衡量抽取的召回率﹒准确率（Precision，简称P）和召回率（Recall，简称R）被广泛用于信息检索领域的质量度量指标，P和R指标有时会出现矛盾情况﹒因此，需要综合考虑它们，最常见的方法就是F-measure，它是Precision和Recall加权调和平均的结果﹒当参数取1时，就是常见的F1，它综合了P和R的结果，当F1值较高时，则能说明算法性能较好﹒若实验数据量越大，数据集分布越平衡，则评测指标的可信度也会越高﹒最后通过计算，可以得出自动抽取算法在整个样本数据集上的平均准确率P、平均召回率R以及平均F1值，实验结果分别如表2～表3所示﹒