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基于有监督学习方法的多文档文本情感摘要
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006, [2]河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003, [3]苏州大学自然语言处理实验室,江苏苏州215006
  • 相关基金:国家863计划前沿技术研究类项目(2012AA011102);NSFC面上项目(61273320)
中文摘要:

该文研究有监督学习方法在多文档文本情感摘要中的应用.利用从亚马逊中文网和亚马逊英文网上收集的产品评论语料,抽取文本内特征、PageRank特征、情感特征和评论质量特征,基于有监督方法进行多文档文本情感摘要抽取.实验结果表明有监督学习方法比无监督学习方法在ROUGE值上有显著的提高,情感特征和评论质量特征均有助于文本情感摘要.

英文摘要:

This paper investigates the application of supervised learning methods in multi-document opinion summari- zation. We use the corpus collected from Amazon, extract text features, PageRank feature, opinion features and re- views quality features, and, finally, generate the multi-document opinion summarization based on supervised learn- ing method. Experimental results show that the ROUGE values are significantly improve by using supervised learn- ing method than that unsupervised learning method. The opinion features and reviews quality features are helpful for summarization.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136