[发明专利]一种对话文本情感摘要的生成方法

权利要求书

1.一种对话文本情感摘要的生成方法，该对话文本为英文对话文本，其特征在于，包括：

1）将英文对话文本进行分句处理；

2）将步骤1）中获得的句子进行分词处理，获取单词特征；

3）抽取步骤2）中具有情感词的句子，标记成情感特征，并根据单词特征和情感特征构建句子的特征向量；

4）采用余弦算法计算向量间的相似度；

5）根据所得相似度计算句子间的转移概率；

6）采用PageRank算法获取句子的权值；

7）根据所述句子的权值进行排序，抽取句子，获得摘要。

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤1）中是按所述英文对话文本中的结束标志进行分句，所述结束标志为句话、感叹号、问号或省略号中的一种。

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤2）中分词处理是据英文句子的空格，将一个句子分成各个单词。

4.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤3）具体包括步骤：

3.1）提供一情感词词典；

3.2）根据步骤2）获得的单词特征，将句子中可能成为情感词的单词与所述情感词词典进行匹配查找，以检测句子中的情感词，当检测到情感词，在该句子后增加“OPINION”特征作为情感特征；

3.3）将所获得的单词特征和情感特征结合构建句子的特征向量。

5.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤4）中余弦算法计算向量间的相似度具体为：

根据公式进行计算，其中，所述f(i→j)表示两个向量间的相似度，u_i和u_j表示两个句子的特征向量。

6.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤5）具体为:

根据公式进行计算，其中，p(i→j)表示句子i到句子j的转移概率，f(i→j)和f(i→k)为两个句子特征向量间的相似度。

7.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤6）具体为：

根据公式进行计算，其中，所述S(u_j)表示句子j的权值，所述μ=0.85为惩罚因子，p(j→i)为上述句子间的转移概率。

8.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于：所述步骤7）具体包括：

7.1）按照所述句子的权值大小，分别选择出符合预设数量，且权值较大句子；

7.2）由选择的所述的句子组成对话文本的情感摘要。