典型文献
基于主题聚类的新媒体政务互动内容摘要生成研究
文献摘要：
[目的]基于主题聚类生成新媒体政务互动内容舆情摘要,保障政府部门对舆情事件的及时准确把控.[方法]从互动内容文本特征分析入手,通过Top2Vec主题聚类、TextRank抽取式摘要生成和Transformer-Copy生成式摘要生成,多角度呈现新媒体政务互动内容的摘要内涵.[结果]模型的ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L值分别达到22.05％、6.93％和20.96％,对比发现其效果优于Seq2Seq和Seq2Seq-Attention模型.[局限]仅获取了 10部法律法规草案的微博政务互动内容,未在更广泛的新媒体政务互动内容中验证本文方法.[结论]本文方法能够揭示事件主题类别和舆情摘要,具备一定的领域适应性和应用优势.
文献关键词：
新媒体;政务互动内容;摘要生成;主题聚类
中图分类号：
作者姓名：
胡吉明;郑翔
作者机构：
武汉大学信息管理学院 武汉430072;武汉大学信息检索与知识挖掘研究所 武汉430072
文献出处：
引用格式：
[1]胡吉明;郑翔-.基于主题聚类的新媒体政务互动内容摘要生成研究)[J].数据分析与知识发现,2022(06):95-104
A类：
政务互动内容,Top2Vec
B类：
主题聚类,内容摘要,摘要生成,舆情事件,文本特征,TextRank,抽取式摘要,Transformer,Copy,生成式摘要,ROUGE,Seq2Seq,Attention,草案,微博,未在,题类,领域适应,应用优势
AB值：
0.247819
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