申请/专利权人：天津大学

申请日：2020-09-30

公开（公告）日：2021-01-05

公开（公告）号：CN112182187A

主分类号：G06F16/332(20190101)

分类号：G06F16/332(20190101);G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06F16/9536(20190101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.02#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：本发明公开了一种提取社交媒体短文本中重要时间片段的方法，将文本进行时间上的划分；通过动态主题模型提取出社交媒体短文本中的主题词序列，寻找每一个主题词热度排名变化的单调区间后，将趋势相反但属于波动的单调区间或趋势相同但变化幅度较小的单调区间合并，对所有的主题词的合并后的单调区间序列按顺序取交集，计算每个交集的混乱度，排名后得到若干个从主题演变角度确定的重要时间片段；利用朴素贝叶斯分类器对划分时间段后的每条文本进行情感分析，通过情感变化幅度及阈值确定每种情感的重要时间片段取并集；计算并集里的混乱度，排名后得到若干个从情感转换角度确定的重要时间片段；对上述从两个角度确定的重要时间片段取交集即为所得。

主权项：1.一种提取社交媒体短文本中重要时间片段的方法，其特征在于，基于主题和情感变化确定社交媒体短文本中的重要时间片段，包括：步骤一、按照每两个小时为一个时间段，对社交媒体短文本进行时间上的划分；步骤二、针对步骤一划分后的文本，从主题演变的角度确定重要时间片段，即通过动态主题模型提取出社交媒体短文本中的主题词序列，取每个主题热度排名前20名的主题词；然后寻找每一个主题词热度排名变化的单调区间，将其中趋势相反但属于波动的区间或趋势相同但变化幅度较小的单调区间合并；对所有的主题词的合并后的单调区间序列按顺序取交集，并计算每一个交集的混乱度，按混乱度排名后得到若干个从主题演变角度确定的重要时间片段；步骤三、针对步骤一划分后的文本，从情感转换角度确定重要时间片段，即利用朴素贝叶斯分类器对划分时间段后的社交媒体短文本中的每一条文本进行情感分析，通过每个情感各自的变化幅度，根据阈值分别确定每种情感的一系列重要时间片段，对每种情感确定的重要时间片段取并集；分别计算并集里的每个重要时间片段的混乱度，混乱度排名后，得到若干个从情感转换角度确定的重要时间片段；步骤四、对步骤二和步骤三分别确定的重要时间片段，取交集，即为最终提取的重要时间片段。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 提取社交媒体短文本中重要时间片段的方法

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