【摘 要】
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旨在生成含有原始文本主要观点的精简浓缩版本。情感分析旨在通过挖掘文本内部作者持有的情感态度,输出原始文本的情感倾向。文本情感摘要以情感文本为载体,综合考虑文本摘要和情感分析两个方面,生成原始文本的融合情感信息的摘要。本文基于带有情感信息的文本,围绕情感摘要任务开展了以下研究内容:1)从亚马逊在线评论数据集上选取了三个不同主题的数据集,对数据进行了预处理以生成可以输入模型的数据。2)设计了TSSC＿
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旨在生成含有原始文本主要观点的精简浓缩版本。情感分析旨在通过挖掘文本内部作者持有的情感态度,输出原始文本的情感倾向。文本情感摘要以情感文本为载体,综合考虑文本摘要和情感分析两个方面,生成原始文本的融合情感信息的摘要。本文基于带有情感信息的文本,围绕情感摘要任务开展了以下研究内容:1)从亚马逊在线评论数据集上选取了三个不同主题的数据集,对数据进行了预处理以生成可以输入模型的数据。2)设计了TSSC＿Bah模型以进行文本情感摘要任务。该模型的编码器采用双向门控循环单元,解码器采用融合Bahdanau注意力机制的单向门控循环单元。该模型旨在同时提升文本摘要和情感分类任务的性能,将该模型与传统的文本摘要基线模型和情感分类基线模型在选用的三个主题的数据集上进行对比实验,实验结果表明TSSC＿Bah模型相较基线模型均有更好的表现。3)考虑到TSSC＿Bah模型在并行计算和最短的最大路径长度这两个方面的弱势,设计了一种基于Transformer的TSSC＿Tra模型以进行文本情感摘要任务。将该模型与文本摘要基线模型Transformer及情感分类基线模型Bert在选用的三个主题的数据集上进行对比实验,实验结果表明TSSC＿Tra模型相较基线模型均有明显的性能提升。4)为了验证TSSC＿Tra模型的关键组件对模型性能的影响,在选用的三个主题的数据集上设计了一组消融实验,实验结果证明了相关模型组件设计的合理性及有效性。
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