融合語(yǔ)境分析的時(shí)序推特摘要方法
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時(shí)序推特摘要是文本摘要任務(wù)中的一個(gè)重要分支，旨在從熱點(diǎn)事件相關(guān)的海量推特流中總結(jié)出隨時(shí)間演化的簡(jiǎn)要推特集，以幫助用戶快速獲取信息．推特作為當(dāng)今最流行的社交媒體平臺(tái)，其信息量爆發(fā)式的增長(zhǎng)以及文本碎片的非結(jié)構(gòu)性，使得單純依賴文本內(nèi)容的傳統(tǒng)摘要方法不再適用，與此同時(shí)，社交媒體的新特性也為推特摘要帶來(lái)了新的機(jī)遇．將推特流視作信號(hào)，剖析了其中的復(fù)雜噪聲，提出融合推特流隨時(shí)序變化的宏微觀信號(hào)以及用戶社交上下文語(yǔ)境信息的時(shí)序推特摘要新方法．首先，通過(guò)小波分析對(duì)推特流全局時(shí)序信息建模，實(shí)現(xiàn)某一關(guān)鍵詞相關(guān)的熱點(diǎn)子事件時(shí)間點(diǎn)檢測(cè)：接著，融入推特流局部時(shí)序信息和用戶社交信息建立推特的隨機(jī)步圖模型摘要框架，為每個(gè)熱點(diǎn)子事件生成推特摘要．在算法評(píng)估過(guò)程中，對(duì)真實(shí)推特?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行了專家時(shí)間點(diǎn)和專家摘要的人工標(biāo)注，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了小波分析和融合了時(shí)序一社交上下文語(yǔ)境的圖模型在時(shí)序推特摘要中的有效性．
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