PSG： a two-layer graph model for document summarization

图模型被作为边把句子用作图节点，和句子的类似广泛地在文件摘要使用了。在这份报纸，为文件摘要的一个新奇的图模型被介绍，在句子包括的那个不仅句子关联而且短语关联信息被利用。简言之，我们构造一个短语句子二层的图结构模型(PSG ) 到总结文件。我们为通用文件摘要和集中质问的摘要使用这个模型。试验性的结果证明我们的模型极大地超过存在工作。

一种基于Opinosis图和马尔科夫随机游走模型的多文本情感摘要框架

针对在线文本情感摘要生成问题,本文提出了一种基于Opinosis图和马尔科夫随机游走模型的情感摘要框架.首先,该框架将原始文本转化为Opinosis图,并利用其挖掘出文本中的特征词,这些特征词可以用来对原始文本的句子进行分类;其次本文在基于聚类的条件马尔科夫随机游走模型的基础上增加了情感层,改进后的模型可以判断同一聚类中各句子的情感倾向是否具有代表性并结合情感和聚类信息对句子进行排序.实验结果表明,本文提出的方法与基准算法相比在ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)值上具有明显提高.