文本情感摘要方法研究

【摘要】文本情感摘要任务旨在对带有情感描述的文本数据进行浓缩、提炼进而产生文本所表达的关于情感意见的摘要，用以帮助用户更好的阅读、理解情感文本的内容。本文基于多文档的文本情感摘要问题，开展了以下几方面研究内容：1）收集并标注了基于产品评论的中文和英文多文档文本情感摘要语料库，为文本情感摘要的研究提供资源基础。2）采用基于情感信息的无监督文本情感摘要方法，通过在PageRank模型和Cluster_HITS模型中加入评论文本的情感信息，同时考虑文本的主题和情感相关性，研究主题信息和情感信息对文本情感摘要的影响。实验结果表明，在中英文产品评论中，结合主题和情感相关信息能够取得良好的摘要性能。3）构建基于评论质量的无监督文本情感摘要方法。通过在PageRank模型和Cluster_HITS模型中加入评论文本的评论质量信息，充分考虑评论质量对文本情感摘要的影响。实验结果表明，在英文评论语料中，评论质量信息对摘要的性能提升有很大的帮助。4）提出基于监督学习的文本情感摘要方法。将情感摘要看成是二元分类问题，首先抽取文本内特征、PageRank特征、情感特征和评论质量特征，然后采用最大熵模型的方法抽取文本情感摘要。在中文语料和英文语料上分别进行实验，结果表明，基于监督学习的文本情感摘要方法能更有效地结合文本的主题信息、情感信息和评论质量信息，取得较好的摘要性能。
【作者】林莉媛；
【导师】周国栋；李寿山；
【作者基本信息】苏州大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】情感摘要；多文档摘要；评论质量；有监督学习；

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