基于无向图构建策略的主题句抽取

基于文档句构建无向图,将主题句的抽取问题转换为无向图中节点的权重计算问题。首先利用滑窗方法抽取主题词,构建空间向量并生成无向图,然后基于向量空间模型计算边权重,最后利用文档句相似度矩阵的权重模型对文档句权重进行建模与计算,依据压缩比得到文档的主题句。实验表明,该方法在不同的压缩比下生成的摘要质量高,主题句抽取结果接近于人工摘要,召回率和准确率综合指数较高。

一种基于LDA模型的主题句抽取方法

在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度。该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息进行建模,利用各个主题概率分布的平滑度进行候选句的可信度计算来抽取主题句。在面向Web的主题句抽取的具体应用中,取得了较好的效果。

基于主题分割与PageRank算法的文本主题抽取

针对主题句抽取时完整性差的问题,在对文本进行主题分割的基础上,为每个主题包构建句子关系图,并采用基于图的PageRank算法对关系图中的句子排序,选取权重大的句子作为每个主题包的主题句。实验表明,该算法抽取的主题句对全文有很好的覆盖率。

基于主题句相似度的标题党新闻鉴别技术研究

针对目前网络上的标题党新闻,提出一种标题党新闻自动识别的算法。通过分析新闻网页构成的特点,抽取出新闻标题和新闻正文;以句子关系矩阵为基础,提出一种以语句为单位的主题句抽取算法;根据句子相似度计算结果来进行判断。实验表明,本方法的识别精度可达到80%,是一种有效的方法。

基于JST模型的新闻文本的情感分类研究

使用JST模型对中文新闻文本进行情感分析,相对于评论文本,新闻文本主观性比较弱,而且大多是长文本,会影响JST模型的分类性能.给出一种抽取情感主题句的方法,将抽取得到的情感主题句结合现有的JST模型对新闻文本的情感倾向进行了分析.实验表明,使用情感主题句进行情感分析,避免了与主题情感无关的句子对分析结果的影响,提高了分类准确率.