基于加权TextRank的新闻关键事件主题句提取

为了在大量的新闻中快速找到自己感兴趣的内容,提出在单文档中基于加权TextRank算法提取主题句的方法,以得到新闻关键事件信息。通过计算新闻文本句子关键词的互信息值,对新闻报道进行事件句和非事件句的分类,过滤出非事件句。基于TextRank算法的思想,构建一个事件句有向图,引入句子位置、句子相似度和关键词覆盖频率3个影响因子,以此计算句子之间的影响权重,利用TextRank模型对图中的每个点计算权重,并选取排序最靠前的句子作为关键事件的主题句。实验结果表明,该方法的抽取效果优于基于词频-逆文档概率和新闻标题的主题句抽取方法。     

基于关键句分析的微博情感倾向性研究

针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(Sentiment Orientation Analysis Based on Key Sentence Analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析。首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这3类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的7种词性搭配,以及针对这7种搭配,给出了6种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55%,提高了情感分析的准确率,具有高效性。     

基于改进TextRank的文本摘要自动提取

TextRank算法在自动提取中文文本摘要时只考虑句子间的相似性,而忽略了词语间的语义相关信息及文本的重要全局信息.对此,提出一种基于改进TextRank的文本摘要自动提取算法(SW-TextRank).通过Word2 Vec训练的词向量来计算句子之间的相似度,并综合考虑句子位置、句子与标题的相似度、关键词的覆盖率、关键句子以及线索词等影响句子权重的因素,从而优化句子权重;对得到的候选摘要句群进行冗余处理,选取适量排序靠前的句子并根据其在原文中的顺序重新排列得到最终文本的摘要.实验结果表明,SW-TextRank算法生成摘要的准确性比TextRank算法更高,摘要生成质量更好.     

基于特征加权的新闻主题句抽取

根据新闻文本的特点,分别对新闻标题与正文进行分析,该文提出了一种针对新闻文本的特征加权的主题句抽取方法。首先对新闻主题句在文本中的分布情况进行分析,选取了位置特征;然后根据新闻标题对于新闻主旨的提示作用,选取了标题句子重合度与关联度的特征,且在关联度特征中将基于加权二部图的最大匹配算法融入其中;最后依据句子的得分排名,进行主题句抽取。实验显示,利用该方法进行主题句抽取的P@1为75.9%,P@3 达到92.4%。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别

传统的观点句识别多利用句子内部的情感特征进行分类,而在跨语言的多文档观点句识别任务中,不同语言、不同文档的句子之间具有密切的关联,这些关联特征对于观点句识别有一定的支撑作用。因此,提出一种基于双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络框架并融入句子关联特征的汉越双语多文档新闻观点句识别方法。首先提取汉越双语句子的情感要素和事件要素,构建句子关联图,并利用TextRank算法得到句子关联特征;然后基于双语词嵌入和Bi-LSTM将汉语和越语的新闻文本编码在同一个语义空间;最后联合考虑句子编码特征和关联特征进行观点句识别。理论分析和模拟结果表明,融入句子关联图能够有效地提升多文档观点句识别的准确率。     

基于TF-IDF和TextRank结合的中文文本关键词提取方法——以体育新闻为例

利用文本挖掘技术进行体育热点分析,可以为体育领域的发展提供更多有用的信息。文中提出了一种基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)和TextRank(文本排序)的中文文本关键词提取方法,该方法首先采用分词、去除停用词等对文本进行预处理;其次使用TF-IDF算法计算每个词的重要性并进行归一化处理,同时使用TextRank算法权衡单词之间的关系并计算每个单词的得分以进行归一化处理;最后将TF-IDF值和TextRank得分进行加权和得到每个词的综合权重值,最终获得权重值最高的N个关键词。应用TF-IDF和TextRank结合的方法在F₁值上选择5个关键词时取得了更好的结果,相较于只使用TF-IDF方法或TextRank方法,其关键词提取准确率分别提高约40%和32%。该方法有效提高了关键词提取的准确性和提取效率。     

基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别

传统的观点句识别多利用句子内部的情感特征进行分类，而在跨语言的多文档观点句识别任务中，不同语言、不同文档的句子之间具有密切的关联，这些关联特征对于观点句识别有一定的支撑作用。因此，提出一种基于双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络框架并融入句子关联特征的汉越双语多文档新闻观点句识别方法。首先提取汉越双语句子的情感要素和事件要素，构建句子关联图，并利用TextRank算法得到句子关联特征；然后基于双语词嵌入和Bi-LSTM将汉语和越语的新闻文本编码在同一个语义空间；最后联合考虑句子编码特征和关联特征进行观点句识别。理论分析和模拟结果表明，融入句子关联图能够有效地提升多文档观点句识别的准确率。     

基于语义依存和外部知识库的关键词抽取

为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法.使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后...     

基于多特征融合的TextRank新闻自动摘要模型

随着互联网的发展, 如何快速地从海量新闻中获取核心信息, 减少浏览负担, 是信息部门目前急需解决的问题. 现有的TextRank及其改进算法在新闻摘要抽取任务中, 考虑文本特征不全面. 在摘要句选择时, 只考虑到摘要的冗余度, 忽略了摘要的多样性及可读性. 针对上述问题, 本文提出了融合多特征的文本自动摘要方法MF-TextRank(multi-feature TextRank). 根据新闻的结构、句子和单词总结了更全面的文本特征信息用于改进TextRank算法的权重转移矩阵, 使句子权重计算更准确. 采用MMR算法更新句子权重, 通过集束搜索得到候选摘要集, 在MMR得分的基础上选择内聚性最高的候选摘要集作为最终的摘要输出. 实验结果表明, MF-TextRank算法在摘要抽取任务中摘要Rouge得分优于现有改进的TexRank算法, 有效提高了摘要抽取的准确性.     

一种基于LDA和TextRank的文本关键短语抽取方案的设计与实现

为了抽取出更能反映文本主题的关键词,也为了解决文本关键短语抽取任务中主题信息缺失的问题,提出一种基于LDA和TextRank的单文本关键短语抽取方法。该方法利用LDA模型对语料库中的文本进行主题挖掘,并融入目标文本中的主题覆盖度和词语共现关系构建无向加权词图;引入节点词汇主题影响力因素根据词语主题相关性来修改节点间的随机跳转概率,在词图的基础上运用TextRank算法获取候选关键词排序;再利用bootstraping算法的思想迭代生成表意性更强的关键短语。实验表明,该方法可有效提取出表意性强且涵盖文本主题信息的关键短语。     

结合拓扑势与TextRank算法的关键词提取方法

传统的TextRank算法进行关键词提取时词语之间的连接边采用权值均分的形式进行加权,未考虑词语的语义信息。针对这种情况,提出结合拓扑势与TextRank算法的关键词提取方法。方法使用词频和词语在文中的分布情况对词语加权作为词语的全局影响;使用拓扑势的思想结合词语全局影响计算词语间的转移概率作为词语的局部影响;将转移概率矩阵应用于传统TextRank算法中。实验表明,考虑词语全局及局部重要性等语义信息可有效提升TextRank算法的准确率和召回率。     

基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类

针对维吾尔语文本的分类问题,提出一种基于TextRank算法和互信息相似度的维吾尔文关键词提取及文本分类方法。首先,对输入文本进行预处理,滤除非维吾尔语的字符和停用词;然后,利用词语语义相似度、词语位置和词频重要性加权的TextRank算法提取文本关键词集合;最后,根据互信息相似度度量,计算输入文本关键词集和各类关键词集的相似度,最终实现文本的分类。实验结果表明,该方案能够 提取出具有较高识别度的关键词,当关键词集大小为1250时,平均分类率达到了91.2%。     

基于潜在狄利克雷分布模型的多文档情感摘要

针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重要度和句子的特征计算句子的权重;最终提取情感文摘。实验结果表明,该方法能够有效地识别情感关键句,在准确率、召回率和F值上均有不错的效果。     

基于TextRank的自动摘要优化算法

在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息。首先,针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法,一方面考虑句子间的相似性,另一方面,使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合,如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子,来生成文本的摘要候选句群;然后对得到的摘要候选句群做冗余处理,以除去候选句群中相似度较高的句子,得到最终的文本摘要。最后通过实验验证,该算法能够提高生成摘要的准确性,表明了该算法的有效性。     

基于改进的TextRank的自动摘要提取方法

经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。     

基于情感关键句抽取的情感分类研究

情感分析需要解决的一个重要问题是判断一篇文档的极性是正面的还是负面的.情感分类的正确率很难达到普通文本分类的水平,因为情感分类更难更复杂.在判断文档的情感极性时,不同的句子具有不同的情感贡献度,所以,对整篇文档的关键句和细节句进行区分将有助于提高情感分类的性能.关键句通常简短且具有判别性,而细节描述句通常复杂多样且容易引入歧义.在关键句抽取算法中,考虑3类属性:情感属性、位置属性和关键词属性.为了更好地利用关键句和细节句之间的差异性和互补性,将抽取的关键句分别用于有监督的和半监督的情感分类.在有监督情感分类中,采用的是分类器融合的方法;在半监督情感分类中,采用的是Co-training算法.在8个领域上进行实验,结果表明所提方法性能明显优于Baseline,从而证明情感关键句抽取算法是有效的.     

基于综合的句子特征的文本自动摘要

采用了一种综合的文本自动摘要方法来抽取出涵盖范围广、冗余信息少、最能反映文本中心思想的文本摘要.该方法充分考虑文本中的词频、标题、句子位置、线索词、提示性短语、句子相似度等特征因素,构建了一个综合的特征加权函数,运用数学回归模型对语料进行训练,去除冗余句子信息,提取关键句生成摘要.实验评估表明了该方法的可行性、有效性以及在摘要质量方面的优越性.     

基于粗糙数据推理的TextRank关键词提取算法

基于图模型的TextRank算法是一种有效的关键词提取算法,在提取关键词时可取得较高准确度。但该算法在构造图的关联边时,所采用的共现窗口规则仅考虑了局部词汇间的关联,并具有较大随意性与不确定性。针对这一问题,该文提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进TextRank关键词提取算法,粗糙数据推理可扩大关联范围,增加关联数据,得到的结果更加全面。结合粗糙数据推理理论中的关联规则,该文提出的算法做了以下改进: 依据词义对候选关键词进行划分;再通过粗糙数据推理对不同分类中候选词间的关联关系进行推理。实验结果表明,与传统的TextRank算法相比,改进后算法的提取精度有了明显的提高,证明了利用粗糙数据推理的思想能有效地改善算法提取关键词的性能。     

基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成

目前,藏文抽取式文本摘要方法主要是提取文本自身的特征,对句子进行打分,不能挖掘句子中深层的语义信息。该文提出了一种改进的藏文抽取式摘要生成方法。该方法将外部语料库的信息以词向量的形式融入到TextRank算法,通过TextRank与词向量的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量,进行迭代为句子打分,并选取分值最高的句子重新排序作为文本的摘要。实验结果表明,该方法能有效提升摘要质量。该文还在传统ROUGE评测方法的基础上,提出了一种采用句子语义相似度计算的方式进行摘要评测的方法。