【摘要】：針對(duì)在線文本情感摘要生成問(wèn)題,本文提出了一種基于Opinosis圖和馬爾科夫隨機(jī)游走模型的情感摘要框架.首先,該框架將原始文本轉(zhuǎn)化為Opinosis圖,并利用其挖掘出文本中的特征詞,這些特征詞可以用來(lái)對(duì)原始文本的句子進(jìn)行分類;其次本文在基于聚類的條件馬爾科夫隨機(jī)游走模型的基礎(chǔ)上增加了情感層,改進(jìn)后的模型可以判斷同一聚類中各句子的情感傾向是否具有代表性并結(jié)合情感和聚類信息對(duì)句子進(jìn)行排序.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法與基準(zhǔn)算法相比在ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)值上具有明顯提高.
[Abstract]:In this paper, an emotional summary framework based on Opinosis diagram and Markov random walk model is proposed for the generation of online text emotional summary. First of all, the framework converts the original text into Opinosis diagram, and uses it to mine the feature words in the text, which can be used to classify the sentences of the original text. Secondly, based on the conditional Markov random walk model based on clustering, the emotional layer is added. The improved model can determine whether the emotional tendency of each sentence in the same cluster is representative or not and combine the emotion and clustering information to sort the sentences. The experimental results show that the proposed method is better than the benchmark algorithm in ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) value).
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然基金(No.61171108) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)基金(No.2012CB315901,No.2012CB315905)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2215700