[发明专利]一种目标对象的摘要生成方法和装置

权利要求书

1.一种目标对象的摘要生成方法，其特征在于，包括：

提取目标区域内多个目标对象的评论数据的关键句，计算归属于同一目标对象的关键句之间的相似度，得到第一相似度，根据所述第一相似度对所述关键句进行聚类，得到目标对象维度下的基础分类；

计算归属于不同目标对象的基础分类所包含第一分类组之间的相似度，得到第二相似度，根据所述第二相似度对所述第一分类组进行聚类，得到目标区域维度下的最终分类；

计算所述最终分类所包含的第二分类组对于总体分类的逆文档频率，根据所述逆文档频率和设定权重，计算所述第二分类组的分值，根据所述分值从所述最终分类中选取关键句作为所述目标对象的摘要。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述最终分类所包含的第二分类组对于总体分类的逆文档频率，包括：

统计所述基础分类中所包含的第一分类组的数量之和，得到全部分类组的数量；

统计所述第二分类组中所有关键句的出现次数之和，得到所述第二分类组的出现次数；

以所述全部分类组的数量为分子，所述第二分类组的出现次数加1为分母进行对数运算，得到逆文档频率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述逆文档频率和设定权重，计算所述第二分类组的分值，包括：

按照设定权重，将所述逆文档频率和所述第二分类组的出现次数加权相加，得到所述第二分类组的分值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分值从所述最终分类中选取关键句，包括：

按照所述分值大小，对所述最终分类所包含的第二分类组进行倒序排序，以选取出前K个第二分类组；其中，K为正整数；

按照所述第二分类组中关键句的出现次数，对归属于所述前K个第二分类组的关键句分别进行排序，分别选取所述前K个第二分类组中出现次数最多的关键句。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取目标区域内多个目标对象的评论数据的关键句，包括：

将所述评论数据所包含的每个句子分别看作一个节点，计算所述节点之间的相似性，根据所述相似性，构建节点连接图；

根据所述节点连接图和所述相似性，迭代计算所述节点的权重，直至所述权重收敛，选取收敛时权重最高的节点对应的句子作为关键句。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取目标区域内多个目标对象的评论数据的关键句的步骤之前，所述方法还包括：

对多条所述评论数据分别进行预处理；其中，所述预处理包括按照设定第一过滤规则进行的过滤处理和合并处理，所述合并处理包括：

对所述评论数据所包含的句子分别进行句法分析，得到所述句子的句法成分；

以设定符号为分割标识，判断所述符号后第一个句子的句法结构，将非主谓结构和非定中结构的句子向上合并；

所述提取目标区域内多个目标对象的评论数据的关键句，包括：提取预处理后的评论数据的关键句。

7.根据权利要求1至6的任一项所述的方法，其特征在于，计算归属于不同目标对象的基础分类所包含第一分类组之间的相似度的步骤之前，所述方法还包括：

对所述多个目标对象对应的基础分类所包含的关键句分别进行情感分析；

根据情感分析结果和设定的第二过滤规则，过滤所述关键句，得到所述目标对象维度下的优化分类；

其中，所述第二过滤规则用于保留正向情感的关键句数量大于负向情感的关键句数量的第一分类组，且保留的关键句为正向情感的关键句；

所述计算归属于不同目标对象的基础分类所包含第一分类组之间的相似度，得到第二相似度，根据所述第二相似度对所述第一分类组进行聚类，包括：

计算归属于不同目标对象的优化分类所包含的分类组之间的相似度，根据得到的相似度对所述优化分类所包含的分类组进行聚类。