【摘 要】
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伴随互联网的迅猛发展及自媒体时代的到来,以微博为导向的网络新闻文本成为网络舆情产生的重要途径。中文微博新闻文本具有简单的结构及丰富的内容等特点,使文本内容的表达更
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伴随互联网的迅猛发展及自媒体时代的到来,以微博为导向的网络新闻文本成为网络舆情产生的重要途径。中文微博新闻文本具有简单的结构及丰富的内容等特点,使文本内容的表达更为直观与便利。对新闻文本的情感摘要提取可以满足用户迅速掌握当前舆情事件的主观情感,从而使用户依据资讯内容作出快速反应。本文主要包括主题句子关联分组、语义相似度、情感相似度及情感语义融合四个方面:(1)根据微博新闻文本信息,使用LDA主题模型方法进行文本主题抽取。通过对文本中的句子进行主题与句子的相似度计算,获取主题句子关联分组。(2)本文采用《知网》语义相似度计算方法,利用词间义原关系对主题句子关联分组内句子进行语义相似度计算,获取句子语义相似度权值。(3)利用依存句法分析获取中心词与情感词的依存关系,构成<中心词,情感极性>二元结构作为表征句子情感的基本单位。对于两个句子间的情感义原集合,采用情感义原共现的计算方式获取句子情感相似度权值。(4)本文提出基于SE-TextRank的文本情感摘要排序算法,通过对句子的语义与情感两个维度分别进行图计算,再以统计的方式对句子语义权值与情感权值进行融合,最终获取组内句子的语义情感重要性权值。最后,通过实验确定本文所提方法中的不同比例因子及权重系数,将本文所提方法应用于NLPCC2015以微博为导向的摘要评测,取得较好成绩。本文方法通过与传统TF-IDF方法、PageRank方法进行实验对比,实验评测结果比对显示,本文所采用的情感摘要方法的各项指标都接近最好值,情感摘要也更为有效、精确。
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