評(píng)論文本的對(duì)立觀點(diǎn)摘要的研究.pdf_第1頁
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1、評(píng)論文本含有大量信息，是進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析的重要數(shù)據(jù)源。由于網(wǎng)絡(luò)文本的爆炸增長(zhǎng)和評(píng)論文本本身的信息冗余性，不能有效的利用評(píng)論文本，從中獲得有用信息。評(píng)論文本的對(duì)立觀點(diǎn)摘要是很重要的課題。
　　評(píng)論文本的對(duì)立觀點(diǎn)摘要包括輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理、評(píng)論文本主題和情感屬性的計(jì)算、評(píng)論文本的基于主題特征的分類、評(píng)論文本向心強(qiáng)度的評(píng)估和對(duì)立觀點(diǎn)摘要的生成6個(gè)步驟。
　　LDA適用于分析文本的主題屬性，TAM適用于分析文本的主題和情感屬性。本文利用

2、TAM模型對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行建模，用吉比斯采樣對(duì)該模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)了評(píng)論文本的主題和情感屬性的計(jì)算。
　　本文實(shí)現(xiàn)了basic LexRank、Comparative LexRank和Biased LexRank算法，提出并實(shí)現(xiàn)了Topic-sensitive TF-IDF LexRank，Topic-sensitive TF-IDF&ComparativeLexRank以及Biased&Comparative LexRank算

3、法。Topic-sensitive TF-IDF LexRank算法利用評(píng)論文本具有多重主題的特征，修改了TF-IDF的計(jì)算方法，使該算法對(duì)主題屬性敏感。Topic-sensitive TF-IDF&Comparative LexRank以及Biased&Comparative LexRank算法考慮了評(píng)論文的主題和情感屬性，使其對(duì)主題和情感敏感。Comparative LexRank和Biased LexRank算法分別對(duì)情感和主題敏

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