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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。 相似文献
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基因表达数据具有高维、小样本、多噪声和高冗余的特点,使传统聚类方法效率较低.子空间分割是高维数据聚类的有效手段,但直接对基因表达数据进行子空间分割会降低聚类性能.为了更有效地聚类,文中提出低秩投影最小二乘回归子空间分割方法.首先利用改进的低秩方法将数据投影至潜在子空间,以便去除数据中可能的毁损,得到较干净的数据字典.然后采用最小二乘回归方法获得数据低维表示并构造仿射矩阵,利用该仿射矩阵实现聚类.在6个公开基因表达数据集上的实验表明文中方法的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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