事件與意見摘要方法之研究

A Study of Event and Opinion Summarization

洪慶霖(Ching-Lin Hung)

指導教授 ： 陳信希

國立臺灣大學/電機資訊學院/資訊工程學研究所/碩士(2007年)

https://doi.org/10.6342/NTU.2007.02728

摘要

隨著網際網路的蓬勃發展，文字資訊逐漸電子化，在大量的資料下，如何有效率的瀏覽感到興趣的資訊變得越來越重要。在過去的相關研究中，為了可以有效率的瀏覽資訊，而提出多文件摘要。
然而，傳統的多文件摘要著重於文件重要內容的整理分析，但是，若使用者有興趣的資訊是社會大眾對某個事件的看法，而不僅僅是事件內容的話，這樣的多文件摘要並不能滿足使用者的需求。根據觀察，使用者有興趣的資訊愈來愈傾向含有意見的資訊，而不再單單是事件本身。
本篇論文著重在簡短的摘要，跟傳統採用壓縮比的方式不同，我們所產生的摘要約在400字的大小。現在資料的取得越來越容易，要取得大量的文件不是困難的事情，但要在短時間內知道大量文件中的內容是很困難的，如果採用傳統壓縮比的方式去產生摘要，資料量很大時還是要花不少時間去閱讀摘要，所以我們想在短短400字摘要裡面盡量包含文件的重要內容，讓讀者可以在短時間內了解到文件中所要表達的事情。
本篇論文提出，用事件摘要跟意見摘要經過適當組合產生綜合摘要，事件摘要用事件詞分類，來將討論到相似事件的句子放在同一群，以避免選到內容相似的句子，再用事件分數去挑出代表各群的句子。為了產生意見摘要，我們找出一群對意見有鑑別力的詞性來判斷句子是否為意見句，利用這些詞性來算出句子的意見分數，並根據意見分數選出具有比較強烈的意見的句子。最後將產生的事件跟意見摘要，經過最適當的組合產生最後的綜合摘要。

關鍵字

摘要

並列摘要

無資料

並列關鍵字

Summarization

參考文獻

[1] 李俐瑩,意見摘要方法之研究,碩士論文,2005

[2] Brunn, M., Chali, Y., & Pinchak, C.J. (2001). Text summarization using lexical chains. In Proceedings of First Document Understanding Conference, New Orleans, LA.

[3] Edmundson, H.P. (1964). Problems in automatic extracting. Communications of the ACM, 7, pp.59–263.

[6] Kuo, J.-J. and Chen H.-H. Cross-document event clustering using knowledge mining from co-reference chains, IP&M, 2007

[12] Knight, K. & Marcu, D. (2000). Statistics-based summarization – step one: Sentence compression. In Proceedings of AAAI-2000, Austin, TX.