中文文本情感主题句分析与提取研究

提出一种提取中文文本情感主题句子的方法。首先评估文本中语义概念的概括和归纳能力,确定文本主题概念。将包含主题概念的句子作为候选主题句子,计算各个候选句子的重要度,最终确定文本主题句。然后采用条件随机场模型,选取情感倾向特征和转移词特征训练模型,从文本主题句集合中提取情感主题句。实验证明,以提出的方法为基础进行文本情感分析,避免了与主题无关的句子对分析结果的影响,有效地提高了文本情感分析的准确率。     

基于词汇链的中文短信主题语句抽取方法

提出一种基于词汇链的中文短信文本主题的抽取方法。该方法首先通过构造多条词汇链来表达短信文本的叙事线索,并从多条词汇链中抽取出富含主题信息的词汇链,将其作为构造短信文本主题语句的关键词序列。实验表明该方法抽取的短信文本主题能够更全面地覆盖短信文本的信息,并能消除多个关键词序列表达同一主题信息的冗余。其效果明显优于采用统计信息进行短信文本主题抽取的方法。     

基于主题的中文短信文本分类研究

根据中文短信文本分类的特点,提出同义概念归并、上下位概念的聚焦以及短信文本重点词汇的确定方法,利用主题句选取算法获取短信文本的主题,采用KNN算法将短信文本的主题进行分类。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高短信文本的分类速度。     

混合词汇特征和LDA的语义相关度计算方法

文本语义相关度计算在自然语言处理、语义信息检索等方面起着重要作用,以Wikipedia为知识库,基于词汇特征的ESA（Explicit Semantic Analysis）因简单有效的特点在这些领域中受到学术界的广泛关注和应用。然而其语义相关度计算因为有大量冗余概念的参与变成了一种高维度、低效率的计算方式,同时也忽略了文本所属主题因素对语义相关度计算的作用。引入LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型,对ESA返回的相关度较高的概念转换为模型的主题概率向量,从而达到降低维度和提高效率的目的;将JSD距离（Jensen-Shannon Divergence）替换余弦距离的测量方法,使得文本语义相关度计算更加合理和有效。最后对不同层次的数据集进行算法的测试评估,结果表明混合词汇特征和主题模型的语义相关度计算方法的皮尔逊相关系数比ESA和LDA分别高出3%和9%以上。     

一种基于本体的文本主题提取方法研究

在深入分析当前流行的文本主题提取技术和方法的基础上,提出一种将本体技术应用于文本主题提取的方法。使用本体技术用语义向量表示文本句,对文本进行预处理,然后进行语义相似度计算和语义聚类,最后从每类中抽取代表句生成文本主题。实验结果表明,该方法在提取文本主题方面是一个有效的方法。     

基于概念统计和语义层次分析的英文自动文摘研究

传统的自动文摘方法基于词语统计抽取文摘句,未进行文本的语义分析,导致文摘精度不高。为了克服传统方法的缺点,本文提出了一种基于主题概念的自动文摘方法,以概念统计和层次分析为基础设计并实现了一个英文自动文摘系统。系统利用WordNet以概念统计代替传统的词频统计,基于主题概念构建向量空间模型,计算句子重要度。并且根据主题概念在概念层次树上的分布进行文本结构分析划分意义块,以意义块为单元抽取文摘,初步解决了多主题文章的文摘结构不平衡问题。本文主要介绍了概念层次树的构造,主题概念的抽取步骤,基于主题概念的句子重要度的计算和意义块的划分算法。测试表明,通过概念统计和语义层次分析的方法,我们设计了更理想的向量空间模型,系统生成的文摘精度较高,并更全面地反映了原文的主要内容。     

文本流多粒度主题结构建模研究

主题检测近年来在文本挖掘和自然语言处理领域得到了广泛的应用,对主题进行结构建模是主题检测的基础。为了对文本流中的多粒度主题进行建模,提出一种基于语义层次树的主题结构模型。该模型利用领域本体的特点,将主题同本体作一一映射,结合概率理论,将概念集里的概念用主题树的叶子节点表示,每一层中的节点均是下一层节点的多项分布,使之更适合描述文本流中多粒度的主题结构。为了便于构建主题的空间结构,提出主题的相似度和事件相关度计算方法。该文结尾设计了实验构造真实新闻文本流数据上的主题树。实验结果表明,该结构模型能够体现主题丰富的多粒度空间语义特征。     

融合主题特征的文本自动摘要方法研究

针对传统图模型方法进行文本摘要时只考虑统计特征或浅层次语义特征,缺乏对深层次主题语义特征的挖掘与利用,提出了融合主题特征后多维度度量的文本自动摘要方法MDSR(multi-dimension summarization rank)。首先利用LDA主题模型对文本主题语义信息进行挖掘,定义了主题重要度以衡量主题特征对句子重要程度的影响;然后结合主题特征、统计特征和句间相似度,改进了图模型节点的概率转移矩阵的构建方式;最后根据句子节点权重进行摘要的抽取与度量。实验结果显示,当主题特征、统计特征及句间相似度权重比例达到3:4:3时,MDSR方法的ROUGE评测值达到最佳,ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-SU4值分别达到53.35%、35.18%和33.86%,优于对比方法,表明了融入主题特征后的文本摘要方法有效提高了摘要抽取的准确性。     

文本主题的自动提取方法研究与实现

在深入分析了当前流行的文本主题提取技术和方法的基础上,将语义方法融入统计算法,提出了一种基于统计的主题提取方法,并描述了它的实现过程。该方法利用文档内句子之间的语义相关性,实现了文本主题的自动生成。首先对文本进行切词和分句处理实现信息分割,再结合文本聚类技术对文本句进行聚类实现信息合并,最后从每类中抽取代表句生成文本主题。实验结果表明,该方法是一个有效、实用的方法。     

基于关联矩阵的主题概念选择算法研究

主题概念抽取是文本自动处理中的一项重要工作。以往主题概念抽取中的加权算法较少考虑到主题概念间的相关信息,在一定程度上影响了主题概念抽取的质量。该文提出了一种基于关联矩阵的主题概念选择算法。该算法在概念语义关联矩阵的基础上,通过对矩阵中概念相关向量与文本向量距离的计算,得出候选主题概念相对于待标引文档的重要度,最后依据该重要度完成文本主题概念的选择。实验显示,该算法产生的自动标引结果比单纯按权重排序的方法更能表现文本的主题。