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引入主题节点的异构图舆情摘要方法
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作者 宝日彤 曾淼瑞 孙海春 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第23期9965-9972,共8页
微博等社交软件承载着网民对社会舆论事件的不同观点,如何在海量主题评论中识别出有价值的信息已经成为重要课题。提出了一种基于异构图的舆情摘要方法,有效提取热点事件的主流观点,便于引导化解互联网舆情危机。针对多文档摘要任务中... 微博等社交软件承载着网民对社会舆论事件的不同观点,如何在海量主题评论中识别出有价值的信息已经成为重要课题。提出了一种基于异构图的舆情摘要方法,有效提取热点事件的主流观点,便于引导化解互联网舆情危机。针对多文档摘要任务中难以捕捉跨文档语义关系的难点问题,将主题节点引入评论句子图从而挖掘出输入文档间的潜在语义关联。具体地,抽取评论的主题并构建包含主题节点的异构图模型,利用图注意力机制进行不同粒度节点语义信息的交互,最后结合最大边界相关算法进行候选摘要句子的抽取。实验结果显示,改进模型在英文通用Multi-News数据集上Rouge1、Rouge2、,RougeL分数分别提升了0.46%、0.46%、0.48%;与已有Textrank、Sumpip等热点模型对比,在自制微博评论数据集上该模型性能达到最好。 展开更多
关键词 多文档摘要 舆情摘要 主题节点 图注意力机制 微博评论摘要
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