| 基于主题交互图的案件话题摘要 |
| |
| 引用本文： | 黄于欣,余正涛,郭军军,于志强,高凡雅.基于主题交互图的案件话题摘要[J].软件学报,2023,34(4):1796-1810. |
| |
| 作者姓名： | 黄于欣 余正涛 郭军军 于志强 高凡雅 |
| |
| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650504;云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学), 云南 昆明 650504 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划(2018YFC0830105, 2018YFC0830100); 国家自然科学基金(61972186, 61732005, 61762056); 云南省重大科技专项(202002AD080001); 云南省基础研究专项面上项目(202001AT070047, 202001AT070046); 云南省高新技术产业专项(201606) |
| |
| 摘 要： | 从案件相关的话题评论中生成简短的话题描述对于快速了解案件舆情有着重要作用, 其可以看做是基于用户评论的多文档摘要任务. 然而用户评论中含有较多噪声且生成摘要所需的重要信息分散在不同的评论句中, 直接基于序列模型容易生成错误或不相关的摘要. 为了缓解上述问题, 提出一种基于主题交互图的案件话题摘要方法, 将嘈杂的用户评论组织为主题交互图, 利用图来表达不同用户评论之间的关联关系, 从而过滤重要的用户评论信息. 具体来说, 首先从评论句中抽取案件要素, 然后构造以案件要素为节点, 包含案件要素的句子为内容的主题交互图; 然后利用图Transformer网络生成图中节点的表征, 最后生成简短的话题描述. 在收集的案件话题摘要数据集上的实验结果表明, 所提方法是一种有效的数据选择方法, 能够生成连贯、事实正确的话题摘要.
|
| 关 键 词： | 案件话题摘要 用户评论 主题交互图 案件要素 图Transformer网络 |
| 收稿时间： | 2021/2/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/5/21 0:00:00 |
Case-related Topic Summarization Based on Topic Interaction Graph |
| |
| HUANG Yu-Xin,YU Zheng-Tao,GUO Jun-Jun,YU Zhi-Qiang,GAO Fan-Ya.Case-related Topic Summarization Based on Topic Interaction Graph[J].Journal of Software,2023,34(4):1796-1810. |
| |
| Authors: | HUANG Yu-Xin YU Zheng-Tao GUO Jun-Jun YU Zhi-Qiang GAO Fan-Ya |
| |
| Affiliation: | Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650504, China;Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence (Kunming University of Science and Technology), Kunming 650504, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | case-related topic summarization user comments topic interaction graph case elements graph Transformer network |
|
| 点击此处可从《软件学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《软件学报》下载全文 |
|
