文档名：基于案件要素指导的涉案舆情新闻文本摘要方法
涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势有着重要的作用.涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过程有着重要的指导作用.因此,结合深度学习框架,提出了一种融入案件要素的涉案舆情新闻文本摘要方法.首先构建涉案舆情新闻摘要数据集并定义相关案件要素,然后通过注意力机制将案件要素信息融入新闻文本的词、句子双层编码过程中,生成带有案件要素信息的新闻文本表征,最后利用多特征分类层对句子进行分类.为了验证算法有效性,在构造的涉案舆情新闻摘要数据集上进行实验.实验结果表明该方法相比基准模型取得了更好的效果,具有有效性和先进性.
作者：韩鹏宇高盛祥余正涛黄于欣郭军军
作者单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500
母体文献：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会论文集
会议名称：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
会议时间：2019年10月18日
会议地点：昆明
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：涉案舆情摘要 案件要素 注意力机制 多特征分类
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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