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J-GLOBAL ID：201802232252815634   整理番号：18A0870798

文の感情と主題の類似性を融合する中国語ニューステキスト感情要約【JST・京大機械翻訳】

Chinese news text opinion summarization based on integrating sentences opinion and topic similarity

著者 (5件)： Wang Wei (南華大学計算机科学与技術学院,湖南衡陽,421001) ,  Ouyang Chunping (南華大学計算机科学与技術学院,湖南衡陽,421001) ,  Yang Xiaohua (南華大学計算机科学与技術学院,湖南衡陽,421001) ,  Luo Lingyun (南華大学計算机科学与技術学院,湖南衡陽,421001) ,  Liu Zhiming (南華大学計算机科学与技術学院,湖南衡陽,421001)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 12  ページ： 3543-3546  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ニューステキスト感情ダイジェストとは、抽出、濃縮により、テキストの大域的感情の意見を表現する要約であり、人々がテキストの感情傾向を高速に獲得することを目指す。現在のテキスト要約手法は主題と文の特徴などの要素のみを考慮し、感情的な意見を持つテキスト要約を獲得できない。この問題に対して、文の感情と主題の類似性を融合する中国語ニュース文の感情要約を提出した。まず,テキスト中の文に対して感情タグ付けを行い,次に,LexRankアルゴリズムに感情情報を加えて文の類似度を計算し,最後に,ニュースタイトルの特殊性に従って文とタイトルの類似性を計算し,さらに以上の手順の結果を総合して最終の感情要約を得る.実験結果は,ROUGE-1,ROUGE-2,およびROUGE-Wの3つの指標において,提案方法が従来のLexRankアルゴリズムより優れていて,感情情報と主題情報の両方を考慮することが,テキストの主要な観点と感情の感情的要約をより効率的に生成できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *中国語 ,  *類似性 ,  *ニュース ,  アルゴリズム ,  高速度
準シソーラス用語： 特異性 ,  類似度 ,  タグ付 ,  テキスト要約 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： opinion summarization ,  sentence emotion ,  LexRank ,  sentence features ,  thematic similarity

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 文 ,  感情 ,  主題 ,  類似性 ,  融合 ,  中国語 ,  ニュース