案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要

是指从与司法案件相关的舆情信息中抽取与案件相关的句子作为摘要。在案件舆情文本中通常包含如涉案人员、案发地点等案件要素,这些案件要素对于摘要生成有着重要的指导意义。因此,针对案件舆情文本的特点,提出一种基于案件要素异构图的抽取式摘要模型。首先通过基于图注意力机制融入案件要素的方法,构建一个由句子节点、词节点和案件要素节点组成的异构图,来捕捉句子间的关联关系,最后对句子进行分类,生成摘要。在基于百度百科构建的案件舆情数据集上进行实验,结果表明,模型相比基于注意力机制融入案件要素的方法在ROUGE-L上取得14.22个百分点的提升。     

基于案件要素的案件话题优化

话题模型已被广泛用于文本话题的发现.但是在案件话题领域,这些方法生成的话题与案件相关性不高,可解释性比较差,导致话题生成质量不高.为了解决这些问题,本文提出了基于案件要素指导下的话题优化方法:首先利用案件要素信息对话题模型进行改进,结合案件要素与BTM话题模型特征向量,将文档词与案件要素的相关性与BTM话题模型的话题分布结合,获得案件微博中与案件更相关的话题词,通过选取与案件相关的候选词来表征话题;最后再计算案件话题候选词与文本词之间的相关性和文档与案件要素的相似度,得到案件话题词集.通过对新浪微博数据集的对比实验及结果说明,能够显著改善案件话题的发现质量.     

案件要素句子关联图卷积的案件舆情摘要方法

案件舆情摘要是从涉及特定案件的新闻文本簇中,抽取能够概括其主题信息的几个句子作为摘要.案件舆情摘要可以看作特定领域的多文档摘要,与一般的摘要任务相比,可以通过一些贯穿于整个文本簇的案件要素来表征其主题信息.在文本簇中,由于句子与句子之间存在关联关系,案件要素与句子亦存在着不同程度的关联关系,这些关联关系对摘要句的抽取有着重要的作用.提出了基于案件要素句子关联图卷积的案件文本摘要方法,采用图的结构来对多文本簇进行建模,句子作为主节点,词和案件要素作为辅助节点来增强句子之间的关联关系,利用多种特征计算不同节点间的关联关系.然后,使用图卷积神经网络学习句子关联图,并对句子进行分类得到候选摘要句.最后,通过去重和排序得到案件舆情摘要.在收集到的案件舆情摘要数据集上进行实验,结果表明：提出的方法相比基准模型取得了更好的效果,引入要素及句子关联图对案件多文档摘要有很好的效果.     

融合用户属性交互的个性化评论摘要生成

个性化评论摘要旨在针对一篇评论文本,面向不同用户产生反映他们不同偏好的摘要,具有较高的应用价值.现有工作存在新用户偏好无法增量学习、忽略用户属性关联对偏好的影响等不足.为了解决上述问题,本文提出了融合用户属性交互的个性化评论摘要生成算法.该算法自动学习用户各方面属性的嵌入表达,在此基础上利用自注意力机制捕捉所有属性之间的交互关联,从而使获得的用户偏好表达更加准确.得到的偏好表达被用于捕捉评论中用户可能感兴趣的信息,进而指导模型生成符合用户个性化偏好的摘要文本.实验结果表明,本文提出的算法在评价指标ROUGE上明显高于已有的先进算法.     

基于话题集合的中文微博对比话题摘要生成

微博作为一种流行的信息交流平台,已经受到人们的广泛关注。如今有关微博搜索结果处理的研究也已经成为热点,其中微博对比话题摘要是一个比较新颖的微博搜索结果处理方法。不同于基于微博消息的对比话题摘要生成算法,基于话题集合的中文微博对比话题摘要生成算法是将话题集合进行对比并生成微博对比话题摘要。实验数据表明,以话题集合为单位生成对比话题摘要可以改善单条微博消息信息量不足的缺点,提高对比话题摘要的代表性。     

基于正文和评论交互注意的微博案件方面识别

微博案件观点所涉方面的自动识别是了解互联网社交媒体新闻舆情的重要手段,但由于微博文本形式和内容均灵活多变,传统的方面识别方法通常只利用单一的正文或评论,使微博语义理解非常有限。针对涉案微博文本的方面识别问题开展研究,提出一种基于正文和评论交互注意的案件方面识别方法,通过融合社交媒体的上下文信息,实现对案件观点所涉方面的识别。首先基于Transformer框架对正文和评论分别进行编码;然后基于交互注意力机制,实现正文信息和评论信息的融合,并基于融合后的特征实现对评论文本案件方面的识别;最后基于12个案件构建的微博数据集进行实验,实验结果表明,采用交互注意力机制融合微博正文信息和评论信息可以显著提升案件方面识别的准确率,证明了所提方法的有效性。     

基于话题标签的微博主题挖掘

随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型( ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比, HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。     

基于图聚类的汉越双语新闻话题发现

跨语言新闻话题发现是将互联网上报道相同事件的不同语言新闻进行自动归类,由于不同语言文本很难表示在同一特征空间下,对其共同话题的挖掘就比较困难。然而类似的新闻事件在不同语言文本表达上具有相同的新闻要素,这些要素之间关联能够体现出新闻事件的关联性,因此,针对汉越新闻话题发现问题,提出基于文档图聚类的汉越双语新闻话题发现方法。首先提取汉越新闻文本新闻要素,借助文本中要素相似度计算汉越文本相关度,构建汉越双语文本图模型,获得新闻文本相似度矩阵;然后,借助图模型中文本间的传播特点,采用随机游走算法对相似度矩阵进行调整,最后利用信息传递算法进行聚类。实验结果表明提出的方法取得了很好的效果。     

基于局部话题句群的事件相关多文档摘要研究

多文档自动文摘研究的目的是给用户提供简洁全面的文档信息并提高用户获取信息的效率。在进行局部话题确定时,通常是利用聚类分析的方法把相似的文本单元聚成一个局部话题。该文提出了一种针对新闻事件的多文档摘要生成方法,其特色在于：在提取基本新闻要素和扩展新闻要素的基础上分别形成了基本局部话题句群（BPTSG）和扩展局部话题句群（EPTSG）,这样可以在尽可能全面地覆盖多个话题的同时缩减自身的冗余。此外,文中还提出了一种基于事件时间和句子位置信息的文摘句排序方法。实验结果验证了该文所提的方法是有效的,与基于聚类的自动文摘系统相比较,该系统生成的摘要质量有显著提高。     

基于案件要素指导的涉案舆情新闻文本摘要方法

涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势具有重要作用。涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过程有重要的指导作用。因此,该文结合深度学习框架,提出了一种融入案件要素的涉案舆情新闻文本摘要方法。首先构建涉案舆情新闻摘要数据集并定义相关案件要素,然后通过注意力机制将案件要素信息融入新闻文本的词、句子双层编码过程中,生成带有案件要素信息的新闻文本表征,最后利用多特征分类层对句子进行分类。为了验证算法有效性,在构造的涉案舆情新闻摘要数据集上进行实验。实验结果表明,该方法相比基准模型取得了更好的效果,具有有效性和先进性。     

TG-SMR: A Text Summarization Algorithm Based on Topic and Graph Models

Recently, automation is considered vital in most fields since computing methods have a significant role in facilitating work such as automatic text summarization. However, most of the computing methods that are used in real systems are based on graph models, which are characterized by their simplicity and stability. Thus, this paper proposes an improved extractive text summarization algorithm based on both topic and graph models. The methodology of this work consists of two stages. First, the well-known TextRank algorithm is analyzed and its shortcomings are investigated. Then, an improved method is proposed with a new computational model of sentence weights. The experimental results were carried out on standard DUC2004 and DUC2006 datasets and compared to four text summarization methods. Finally, through experiments on the DUC2004 and DUC2006 datasets, our proposed improved graph model algorithm TG-SMR (Topic Graph-Summarizer) is compared to other text summarization systems. The experimental results prove that the proposed TG-SMR algorithm achieves higher ROUGE scores. It is foreseen that the TG-SMR algorithm will open a new horizon that concerns the performance of ROUGE evaluation indicators.     

基于LDA重要主题的多文档自动摘要算法

提出了基于LDA(latent Dirichlet allocation)重要主题的多文档自动摘要算法。该算法与已有的基于主题模型的多文档自动摘要算法主要有两点区别:第一,在计算句子主题与文档主题相似度问题上,引入并定义了主题重要性的概念,将LDA模型建立的主题分成重要和非重要主题两类,计算句子权重时重点考虑句子主题和文档重要主题的相似性;第二,该方法同时使用句子的词频、位置等统计特征和LDA特征组成的向量计算句子的权重,既突出了传统的统计特征的显著优势,又结合了LDA模型的主题概念。实验表明,该算法在DUC2002标准数据集上取得了较好的摘要效果。     

一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要系统

带有时间标志的演化式摘要是近年来提出的自然语言处理任务,其本质是多文档自动文摘,它的研究对象是互联网上连续报道的热点新闻文档。针对互联网新闻事件报道的动态演化、动态关联和信息重复等特点,该文提出了一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要方法,该方法将新闻事件划分为多个不同的子主题,在考虑时间演化的基础上同时考虑子主题之间的主题演化,最后将新闻标题作为摘要输出。实验结果表明,该方法是有效的,并且在以新闻标题作为输入输出时,和当前主流的多文档摘要和演化摘要方法相比,在Rouge评价指标上有显著提高。     

基于拓扑结构的微博话题摘要生成算法

话题摘要是自然语言处理中对文本进行内容归纳和概要生成的技术.传统的话题摘要研究主要针对新闻、Web网页和博客这样的长文本,本文研究微博短文本的话题摘要问题.本文以微博转发消息为对象,提出具有拓扑结构的微博话题摘要生成算法(Microblog topic summarization,MTS).首先通过微博转发上下文确定代表性词项;然后识别微博转发中的话题区域,从广度和深度两个方向对话题进行归并操作;最后,基于转发关系生成具有拓扑结构的微博话题摘要.本文实验采用真实的微博事件数据集验证MTS算法的有效性和可行性,并采用可视化方式展现微博话题摘要的结果.     

一种针对新闻话题的多文档文摘技术

多文档文摘技术能帮助用户减少不必要的阅读时间,有广阔的应用前景。该文以新闻报道为处理对象,以MMR(Maximal Marginal Relevance)文摘提取算法为基础,针对目前新闻报道往往以专题形式组织展现的特点,提出了一种基于话题的多文档文摘方法。这种方法以话题关键字为打分依据,同时考虑句子位置特征等信息对句子的重要性进行评分。 该文利用TDT4的新闻报道语料对上述文摘方法进行了试验评价,将基于话题的文摘系统和两个Baseline文摘系统进行比较,取得了较好的实验结果,尤其在5%的压缩比例下有明显优势。     

一种基于文章主题和内容的自动摘要方法

文章介绍了一种新的使用自然语言处理技术的自动系统。通过融合基于内容的方法和基于主题的方法,将主题与内容相结合,生成具有良好连贯性和流畅性的。该方法首先对主题词进行分析,动态地处理具有抽象标题和具体标题的文档;然后采用词汇、语法、语义分析等自然语言处理技术,对文章的文本内容进行深入分析;再根据线性加权融合两种分析得到的结果,生成;最后采用指代消解技术使生成的更连贯流畅。与仅基于内容的自动文摘系统相比较,评测结果显示,该系统生成的质量有明显提高。     

基于词项—句子—文档三层图模型的多文档自动摘要

应用图模型来研究多文档自动摘要是当前研究的一个热点,它以句子为顶点,以句子之间相似度为边的权重构造无向图结构。由于此模型没有充分考虑句子中的词项权重信息以及句子所属的文档信息,针对这个问题,该文提出了一种基于词项—句子—文档的三层图模型,该模型可充分利用句子中的词项权重信息以及句子所属的文档信息来计算句子相似度。在DUC2003和DUC2004数据集上的实验结果表明,基于词项—句子—文档三层图模型的方法优于LexRank模型和文档敏感图模型。     

基于子主题和用户查询的多文档摘要系统

文章描述了一种基于子主题划分和查询相结合的多文档自动摘要系统的设计：首先利用同义词词林计算句子语义相似度,通过对句子的聚类得到子主题,然后根据用户的查询对子主题进行重要度排序,在此基础上,采用一种动态的句子打分策略从各个主题中抽取句子生成摘要。实验结果表明生成的摘要冗余少,信息全面。     

图的有损摘要问题的两阶段算法

问题如下:给定图G=(V, E)和正整数k,要求将图G中所有节点合并成为k个超节点,满足由这些超节点组成的摘要图能够在一定误差范围内表示原图G.这是一个基于图划分的组合优化问题,一个主要求解思路是逐次地随机抽取节点对集并用启发式方法从中选取节点对进行合并.本文提出一个有效的两阶段求解算法TS＿LGS.算法根据图G的平均点度特征设置阶段阈值:当前超节点数大于阶段阈值为第1阶段,期间算法在采样节点对中基于当前最佳合并分数批量选择节点对合并,旨在有效减少迭代次数;否则为第2阶段,期间算法在加权采样的基础上优先挑选相邻的节点对,旨在找到重构误差增量较小的节点对合并,直至超节点的个数为k.在典型的真实网络实例图上与现有最好算法SAA进行了实验对比,结果表明,算法TS＿LGS以较低时间复杂度提取到的图摘要具有更低的重构误差和查询误差.