融合句子情感和主题相似性的中文新闻文本情感摘要

新闻文本情感摘要是指通过提炼、浓缩而产生表达文本全局情感意见的摘要,旨在帮助人们快速获取文本的情感倾向.现有的文本摘要方法仅考虑主题及句子特征等因素,无法获取带有情感意见的文本摘要.针对这-问题,提出了融合句子情感和主题相似性的中文新闻文本情感摘要.首先,对文本中的句子进行情感标注;然后,在LexRank算法中加入情感信息计算句子相似度;最后,根据新闻标题的特殊性计算句子与标题的相似性,再综合以上步骤的结果得到最终的情感摘要.实验结果表明,在ROUGE1、ROUGE2和ROUGEW三个指标上,该方法比传统的LexRank算法均有提升,证明了同时考虑情感信息和主题信息能够更加有效地生成体现...

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Published in计算机应用研究 Vol. 34; no. 12; pp. 3543 - 3546
Main Author 王玮;欧阳纯萍;阳小华;罗凌云;刘志明
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南华大学计算机科学与技术学院,湖南衡阳,421001 2017
Subjects
LexRank
主题相似性
句子情感
句子特征
情感摘要
句子情感
句子特征
sentence features
情感摘要
主题相似性
sentence emotion
opinion summarization
thematic similarity
LexRank
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ISSN1001-3695
DOI10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.005

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Summary:新闻文本情感摘要是指通过提炼、浓缩而产生表达文本全局情感意见的摘要,旨在帮助人们快速获取文本的情感倾向.现有的文本摘要方法仅考虑主题及句子特征等因素,无法获取带有情感意见的文本摘要.针对这-问题,提出了融合句子情感和主题相似性的中文新闻文本情感摘要.首先,对文本中的句子进行情感标注;然后,在LexRank算法中加入情感信息计算句子相似度;最后,根据新闻标题的特殊性计算句子与标题的相似性,再综合以上步骤的结果得到最终的情感摘要.实验结果表明,在ROUGE1、ROUGE2和ROUGEW三个指标上,该方法比传统的LexRank算法均有提升,证明了同时考虑情感信息和主题信息能够更加有效地生成体现文本主要观点、情感的情感摘要.
Bibliography:51-1196/TP
ISSN:1001-3695
DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.005