基于PageRank的中文多文档文本情感摘要

文本情感摘要任务旨在对带有情感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。该文主要研究基于多文档的文本情感摘要问题, 重点针对网络上存在同一个产品的多个评论产生相应的摘要。首先,为了进行关于文本情感摘要的研究,该文收集并标注了一个基于产品评论的中文多文档文本情感摘要语料库。其次,该文提出了一种基于情感信息的PageRank算法框架用于实现多文档文本情感摘要,该算法同时考虑了情感和主题相关两方面的信息。实验结果表明,该文采用的方法和已有的方法相比在ROUGE值上有显著提高。     

基于评论质量的多文档文本情感摘要

文本情感摘要任务旨在对带有情感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,用以帮助用户更好地阅读、理解情感文本的内容。该文主要研究多文档的文本情感摘要问题,重点针对网络上存在的同一个产品的多个评论进行摘要抽取。在情感文本中,情感相关性是一个重要的特点,该文将充分考虑情感信息对文本情感摘要的重要影响。同时,对于评论语料,质量高的评论或者说可信度高的评论可以帮助用户更好的了解评论中所评价的对象。因此,该文将充分考虑评论质量对文本情感摘要的影响。并且为了进行关于文本情感摘要的研究,该文收集并标注了一个基于产品评论的英文多文档文本情感摘要语料库。实验证明,情感信息和评论质量能够帮助多文档文本情感摘要,提高摘要效果。     

基于案件要素指导的涉案舆情新闻文本摘要方法

涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势具有重要作用。涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过程有重要的指导作用。因此,该文结合深度学习框架,提出了一种融入案件要素的涉案舆情新闻文本摘要方法。首先构建涉案舆情新闻摘要数据集并定义相关案件要素,然后通过注意力机制将案件要素信息融入新闻文本的词、句子双层编码过程中,生成带有案件要素信息的新闻文本表征,最后利用多特征分类层对句子进行分类。为了验证算法有效性,在构造的涉案舆情新闻摘要数据集上进行实验。实验结果表明,该方法相比基准模型取得了更好的效果,具有有效性和先进性。     

融合多层注意力表示的中文新闻文本摘要生成

针对现有的文本摘要模型词向量表意不全面，且难以对远距离词句进行表征，提出一种融合多层注意力表示的中长文本摘要方法。通过抽取式技术将新闻文本进行分割，得到主体文本和辅助文本；将主体文本进行图卷积神经网络的学习和依存句法分析，得到词向量的图卷积表示和依存词对信息，同时对辅助文本进行高频主题词的挖掘；将这三种信息融合送入Transformer序列模型中，并对编码器和解码器的局部注意力稍作修改，使其能够更多地关注主题相关的部分和依存句法结构；生成文本摘要。在公共文本摘要数据集NLPCC 2017上的实验表明，该方法能够得到较高的ROUGE分数，生成质量更好的文本摘要。     

文本摘要常用数据集和方法研究综述

文本摘要成为人们从互联网上海量文本信息中便捷获取知识的重要手段。现有方法都是在特定数据集上进行训练和效果评价,包括一些公用数据集和作者自建数据集。已有综述文献对现有方法进行全面细致的总结,但大多都是对方法进行总结,而缺少对数据集的详细描述。该文从调研数据集的角度出发,对文本摘要常用数据集及在该数据集上的经典和最新方法进行综述。对公用数据集的综述包括数据来源、语言及获取方式等,对自建数据集的总结包括数据规模、获取和标注方式等。对于每一种公用数据集,给出了文本摘要问题的形式化定义。同时,对经典和最新方法在特定数据集上的实验效果进行了分析。最后,总结了已有常用数据集和方法的现状,并指出存在的一些问题。     

基于事件框架的移动摘要方法研究

本文提出了一种面向移动终端的文本摘要方法,该方法基于框架思想,将文本摘要生成过程分解为信息抽取和文本生成两个阶段。信息抽取阶段对原文进行词频统计,关键词句分析,并在此基础上利用规则抽取相应信息填充摘要框架。文本生成阶段利用框架编码协议对框架进行解析,并结合相关模板生成文本摘要。     

基于综合的句子特征的文本自动摘要

采用了一种综合的文本自动摘要方法来抽取出涵盖范围广、冗余信息少、最能反映文本中心思想的文本摘要.该方法充分考虑文本中的词频、标题、句子位置、线索词、提示性短语、句子相似度等特征因素,构建了一个综合的特征加权函数,运用数学回归模型对语料进行训练,去除冗余句子信息,提取关键句生成摘要.实验评估表明了该方法的可行性、有效性以及在摘要质量方面的优越性.     

基于FA-TR模型的中文文本摘要生成

针对传统文本生成摘要方法在生成摘要时存在并行能力不足以及事实性错误问题,提出在Transformer框架基础上引入事实感知的FA-T R模型.提取源文本的事实性描述信息,对该信息进行编码后与源文信息编码相融合,加入源文的位置编码一起作为编码器的输入,通过解码器对语义向量进行解码生成目标摘要.该模型改善了生成的摘要歪曲或捏造源文本事实的现象,提高了摘要质量.通过在中文短文本摘要数据集LCSTS实验,采用ROUGE作为评价指标,与其它4种方法进行实验对比与分析,验证了该模型的可行性和算法的有效性.     

基于改进Sequence-to-Sequence模型的文本摘要生成方法

基于循环神经网络和注意力机制的Sequence-to-Sequence模型神经网络方法在信息抽取和自动摘要生成方面发挥了重要作用。然而，该方法不能充分利用文本的语言特征信息，且生成结果中存在未登录词问题，从而影响文本摘要的准确性和可读性。为此，利用文本语言特征改善输入的特性，同时引入拷贝机制缓解摘要生成过程未登录词问题。在此基础上，提出基于Sequence-to-Sequence模型的新方法Copy-Generator模型，以提升文本摘要生成效果。采用中文摘要数据集LCSTS为数据源进行实验，结果表明所提方法能够有效地提高生成摘要的准确率，可应用于自动文本摘要提取任务。     

融合文本分类的多任务学习摘要模型

文本摘要应包含源文本中所有重要信息,传统基于编码器-解码器架构的摘要模型生成的摘要准确性较低。根据文本分类和文本摘要的相关性,提出一种多任务学习摘要模型。从文本分类辅助任务中学习抽象信息改善摘要生成质量,使用K-means聚类算法构建Cluster-2、Cluster-10和Cluster-20文本分类数据集训练分类器,并研究不同分类数据集参与训练对摘要模型的性能影响,同时利用基于统计分布的判别法全面评价摘要准确性。在CNNDM测试集上的实验结果表明,该模型在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上相比强基线模型分别提高了0.23、0.17和0.31个百分点,生成摘要的准确性更高。     

面向法律文书的自然语言理解

法律人工智能因其高效、便捷的特点,近年来受到社会各界的广泛关注。法律文书是法律在社会生活中最常见的表现形式,应用自然语言理解方法智能地处理法律文书内容是一个重要的研究和应用方向。该文梳理与总结面向法律文书的自然语言理解技术,首先介绍了五类面向法律文书的自然语言理解任务形式: 法律文书信息提取、类案检索、司法问答、法律文书摘要和判决预测。然后,该文探讨了运用现有自然语言理解技术应对法律文书理解的主要挑战,指出需要解决好法律文书与日常生活语言之间的表述差异性、建模好法律文书中特有的推理与论辩结构,并且需要将法条、推理模式等法律知识融入自然语言理解模型。     

How to Improve Text Summarization and Classification by Mutual Cooperation on an Integrated Framework

Text summarization and classification are core techniques to analyze a huge amount of text data in the big data environment. Moreover, as the need to read texts on smart phones, tablets and television as well as personal computers continues to grow, text summarization and classification techniques become more important and both of them do essential processes for text analysis in many applications.Traditional text summarization and classification techniques have individually been considered as different research fields in this literature. However, we find out that they can help each other as text summarization makes use of category information from text classification and text classification does summary information from text summarization. Therefore, we propose an effective integrated learning framework using both of summary and category information in this paper. In this framework, the feature-weighting method for text summarization utilizes a language model to combine feature distributions in each category and text, and one for text classification does the sentence importance scores estimated from the text summarization.In the experiments, the performances of the integrated framework are better than ones of individual text summarization and classification. In addition, the framework has some advantages of easy implementation and language independence because it is based on only simple statistical approaches and POS tagger.     

多文档自动文摘综述

多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术。随着互联网上信息的日益丰富,多文档文摘技术成为新的研究热点。本文介绍了多文档文摘的产生和应用背景,阐述了多文档文摘和其他自然语言处理技术的关系,对多文档文摘国内外研究现状进行了分析,在此基础上汇总提出了多文档文摘研究的基本路线及关键技术,并总结了多文档文摘的未来及发展趋势。     

主题关键词信息融合的中文生成式自动摘要研究

随着大数据和人工智能技术的迅猛发展,传统自动文摘研究正朝着从抽取式摘要到生成式摘要的方向演化,从中达到生成更高质量的自然流畅的文摘的目的.近年来,深度学习技术逐渐被应用于生成式摘要研究中,其中基于注意力机制的序列到序列模型已成为应用最广泛的模型之一,尤其在句子级摘要生成任务（如新闻标题生成、句子压缩等）中取得了显著的效果.然而,现有基于神经网络的生成式摘要模型绝大多数将注意力均匀分配到文本的所有内容中,而对其中蕴含的重要主题信息并没有细致区分.鉴于此,本文提出了一种新的融入主题关键词信息的多注意力序列到序列模型,通过联合注意力机制将文本中主题下重要的一些关键词语的信息与文本语义信息综合起来实现对摘要的引导生成.在NLPCC 2017的中文单文档摘要评测数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性和先进性.     

基于关键词的维吾尔单文档自动文摘技术研究

以互联网为代表的信息技术的发展使人们索取信息变得前所未有的便捷,同时也对如何有效利用信息提出了挑战。自动文摘技术通过自动选择文档中的代表句子,可以极大提高信息使用的效率。近年来,基于英文和中文的自动文摘技术获得广泛关注并取得长足进展,而对少数民族语言的自动文摘研究还不够充分,例如维吾尔语。构造了一个面向维吾尔语的自动文摘系统。首先利用维吾尔语的语言学知识对文档进行预处理,之后对文档进行了关键词提取,利用这些关键词进行了抽取式自动文摘。比较了基于TF-IDF和基于TextRank的两种关键词提取算法,证明TextRank方法提取出的关键词更适合自动文摘应用。通过研究证明了在充分考虑到维吾尔语语言信息的前提下,基于关键词的自动文摘方法可以取得让人满意的效果。     

自动文本摘要研究综述

近年来,互联网技术的蓬勃发展极大地便利了人类的日常生活,不可避免的是互联网中的信息呈井喷式爆发,如何从中快速有效地获取所需信息显得极为重要.自动文本摘要技术的出现可以有效缓解该问题,其作为自然语言处理和人工智能领域的重要研究内容之一,利用计算机自动地从长文本或文本集合中提炼出一段能准确反映源文中心内容的简洁连贯的短文探...     

基于MapReduce的多文档自动文摘的设计与实现

多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术,它可以从全局的角度对网络信息进行挖掘。在面对飞速增长的网络资源时,如何准确、高效地从海量数据源内进行自动文摘处理,是多文档自动文摘面临的主要难题之一。MapReduce是Google提出的一种分布式并行计算方法,它可以部署在任意一个普通商用计算机组成的集群上,能够有效地协调集群内各计算机的计算任务,充分利用计算机集群的处理能力,能够对海量数据进行有效的分析处理。提出了一个有效的实验模型,将MapReduce分布式并行框架应用在多文档自动文摘技术中。实验结果表明,MapReduce在保证文摘质量的前提下,能够有效地提高文摘抽取过程的处理性能。     

基于向量空模型的文本自动分类系统的研究与实现

随着网络信息的迅猛发展,信息处理已经成为人工获取有用信息不可缺少的工具,文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。对文本分类中所涉及的关键技术,包括向量空间模型、特征提取、机器学习方法等进行了研究和探讨,并且提出了基于向量空间模型的文本分类系统的结构,并给出了评估方法和实验结果。     

A multiagent,dynamic rank-driven multi-deme architecture for real-valued multiobjective optimization

As information is available in abundance for every topic on internet, condensing the important information in the form of summary would benefit a number of users. Hence, there is growing interest among the research community for developing new approaches to automatically summarize the text. Automatic text summarization system generates a summary, i.e. short length text that includes all the important information of the document. Since the advent of text summarization in 1950s, researchers have been trying to improve techniques for generating summaries so that machine generated summary matches with the human made summary. Summary can be generated through extractive as well as abstractive methods. Abstractive methods are highly complex as they need extensive natural language processing. Therefore, research community is focusing more on extractive summaries, trying to achieve more coherent and meaningful summaries. During a decade, several extractive approaches have been developed for automatic summary generation that implements a number of machine learning and optimization techniques. This paper presents a comprehensive survey of recent text summarization extractive approaches developed in the last decade. Their needs are identified and their advantages and disadvantages are listed in a comparative manner. A few abstractive and multilingual text summarization approaches are also covered. Summary evaluation is another challenging issue in this research field. Therefore, intrinsic as well as extrinsic both the methods of summary evaluation are described in detail along with text summarization evaluation conferences and workshops. Furthermore, evaluation results of extractive summarization approaches are presented on some shared DUC datasets. Finally this paper concludes with the discussion of useful future directions that can help researchers to identify areas where further research is needed.     

国家自然科学基金在自然语言处理领域近年来资助的已结题项目综述

对国家自然科学基金近年来在自然语言处理领域资助的已结题项目进行了综述,内容涉及中文信息处理技术项目总结、自然语言处理应用技术项目总结以及少数民族语言信息处理技术项目总结.