林莉媛，王中卿，李壽山，周國(guó)棟

（蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇蘇州215006）

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上積累了海量的產(chǎn)品評(píng)論，這些評(píng)論表達(dá)了用戶的觀點(diǎn)和情感。這些評(píng)論可以幫助用戶在購(gòu)買產(chǎn)品時(shí)做決定，也可以幫助產(chǎn)品供應(yīng)商對(duì)產(chǎn)品做出改進(jìn)。然而，由于網(wǎng)絡(luò)中存在的產(chǎn)品評(píng)論量太大，同時(shí)在評(píng)論中還存在大量廣告等無(wú)意義的評(píng)論，使得完整的閱讀與分析這么多的評(píng)論顯得相當(dāng)?shù)馁M(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，本文提出基于多文檔的文本情感摘要將這些評(píng)論進(jìn)行濃縮、提煉，幫助用戶消化網(wǎng)絡(luò)上大量的觀點(diǎn)。

文本情感摘要（Opinion Summarization）可以在很大程度上幫助用戶更好的理解網(wǎng)絡(luò)上大量的情感信息，是自然語(yǔ)言處理研究中的一個(gè)重要課題。文本情感摘要可以應(yīng)用在很多方面。例如，對(duì)搜索引擎返回結(jié)果的支持，對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)的支持，對(duì)話題檢測(cè)與跟蹤的支持等。由于人工的抽取文本情感摘要耗時(shí)耗力，自動(dòng)的文本情感摘要就成了迫切需要解決的問(wèn)題。

文本情感摘要，通常指從評(píng)論語(yǔ)料中抽取一系列有序的能夠代表評(píng)論廣泛意見(jiàn)的句子［1－4］。借鑒主題文本摘要任務(wù)［5－6］，我們將文本情感摘要看成是所有評(píng)論中句子的排序問(wèn)題。與文本主題摘要不同的是，文本情感摘要不僅需要考慮所抽取句子的主題相關(guān)性，而且還需要考慮句子中是否帶有情感。以前的關(guān)于文本情感摘要的研究大部分都是簡(jiǎn)單的將句子的主題和情感傾向分別打分并進(jìn)行線性求和［7－8］。事實(shí)上，在評(píng)論文本中，句子間的主題與情感表達(dá)密切相關(guān)，他們之間的關(guān)系對(duì)摘要的產(chǎn)生有很大的影響。

在本文中，為了充分考慮評(píng)論的句子間的基于主題與基于情感的聯(lián)系，我們提出了一種基于情感的PageRank框架從產(chǎn)品評(píng)論語(yǔ)料中抽取文本情感摘要。具體來(lái)講，我們首先構(gòu)建一個(gè)基于主題和情感的雙層圖模型，并應(yīng)用PageRank算法將圖模型中主題信息和情感信息有效的融合在一起，進(jìn)而抽取出最有代表性的句子作為某個(gè)產(chǎn)品評(píng)論的文本情感摘要。一般而言，PageRank算法本身已經(jīng)考慮到句子的主題相關(guān)性，因此在本文中沒(méi)有特別考慮主題相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)證明，我們的方法和已有的方法相比在ROUGE值上能有顯著的提高。此外，針對(duì)中文的文本情感摘要的研究并未涉及。因此，為了充分的分析如何解決中文文本情感摘要問(wèn)題，我們收集和標(biāo)注了一個(gè)基于產(chǎn)品評(píng)論的中文多文檔文本情感摘要語(yǔ)料。

本文其他部分的組織結(jié)構(gòu)為：第二部分介紹了摘要的相關(guān)工作；第三部分描述了我們所收集和標(biāo)注的語(yǔ)料；第四部分提出基于PageRank的多文檔文本情感摘要方法；第五部分詳細(xì)介紹了實(shí)驗(yàn)結(jié)果；第六部分對(duì)本文進(jìn)行了總結(jié)并提出了下一步工作。

2 相關(guān)工作

自動(dòng)文摘的目的在于通過(guò)機(jī)器對(duì)大規(guī)模的電子文本快速地進(jìn)行濃縮、提煉，生成文章的主旨。已有的相關(guān)研究主要集中在主題的文本摘要，即文本主題摘要。該任務(wù)旨在抽取多文本中與某一固定主題相關(guān)的文本摘要。文本主題摘要的研究已經(jīng)經(jīng)歷了很長(zhǎng)一段時(shí)間。文獻(xiàn)［9］中提出通過(guò)打破特征獨(dú)立性的假設(shè)，使用決策樹(shù)來(lái)建立句子摘要的問(wèn)題模型；文獻(xiàn)［7］中使用基于中心向量的方法給文本集中的句子排序，在排序過(guò)程中該方法使用了聚類中心、位置關(guān)系和TFIDF等特征；文獻(xiàn)［10］給出了一種無(wú)監(jiān)督的概率的方法用于建立所有文本的隱式抽象內(nèi)容的模型，通過(guò)內(nèi)容之間的關(guān)系生成連貫的、無(wú)冗余的摘要，基于圖模型的方法也被用到了自動(dòng)文摘的句子排序中；文獻(xiàn)［11］中提出基于聚類的PageRank和HITS算法來(lái)充分利用聚類的信息給句子排序。

文本情感摘要屬于情感分析研究里面的一個(gè)基本問(wèn)題。然而，現(xiàn)有的關(guān)于情感分析的研究主要集中在文本的情感傾向分類研究上面［12－13］，而對(duì)于文本情感摘要的研究還比較少。文獻(xiàn)［14－15］通過(guò)抽取評(píng)論文本中的評(píng)價(jià)對(duì)象，評(píng)價(jià)詞，評(píng)價(jià)持有者等信息來(lái)構(gòu)建評(píng)論的文本情感摘要，但這種方法還是很難讓用戶對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)有深入的理解，例如，“為什么某個(gè)方面會(huì)有較高的評(píng)分”。為了進(jìn)一步幫助用戶理解評(píng)論的的觀點(diǎn)，我們需要生成簡(jiǎn)潔的文字總結(jié)，找出主要的觀點(diǎn)、情感，這也就是文本情感摘要需要研究的任務(wù)。

文獻(xiàn)［11］中給出了一種基于稱為Opinosis的圖模型，該模型通過(guò)計(jì)算圖中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值生成冗余度很低的基于理解的文本情感摘要；文獻(xiàn)［9］根據(jù)句子的信息量和可讀性對(duì)句子進(jìn)行排序，然后選擇和排序多個(gè)評(píng)論文本里面的句子生成摘要；文獻(xiàn)［10］針對(duì)抽取對(duì)話語(yǔ)料中的文本情感摘要進(jìn)行的初步研究，主要針對(duì)基于線性模型和圖模型兩個(gè)方式抽取對(duì)話語(yǔ)料的文本情感摘要；文獻(xiàn)［16］提出了一種基于情感的PageRank模型和HITS模型用來(lái)進(jìn)行挖掘與分析問(wèn)題和答案兩者之間的關(guān)系。

3 語(yǔ)料標(biāo)注

由于針對(duì)中文文本情感摘要的研究較少，公共語(yǔ)料缺乏，我們從亞馬遜中文網(wǎng)①http：／／www.amazon.cn中收集15個(gè)主題（產(chǎn)品）的評(píng)論語(yǔ)料。表1中列出了該15種產(chǎn)品。每個(gè)主題包含200篇評(píng)論，其中包含褒義評(píng)論和貶義評(píng)論。在這15個(gè)主題中，每個(gè)主題平均包含12 690個(gè)單詞。我們將在每個(gè)主題的200篇評(píng)論中抽取最有代表性的句子作為每個(gè)主題的文本情感摘要。

為了抽取每個(gè)主題的產(chǎn)品評(píng)論的文本情感摘要，我們挑選了3名標(biāo)注者，從每個(gè)主題的評(píng)論中抽取4～8句的句子作為該主題的摘要。每名標(biāo)注者的標(biāo)注過(guò)程都是相互獨(dú)立的。我們抽取的文本情感摘要的標(biāo)準(zhǔn)是選擇觀點(diǎn)和內(nèi)容在整個(gè)評(píng)論中出現(xiàn)頻率較高，且覆蓋面較廣的評(píng)論語(yǔ)句。由于我們關(guān)注的是對(duì)產(chǎn)品的評(píng)論，所以如果評(píng)論中出現(xiàn)不是對(duì)于產(chǎn)品本身的觀點(diǎn)的評(píng)論將不予考慮。例如，“評(píng)論亞馬遜的客服太差”，“快遞很慢”等。

表1 15種產(chǎn)品

我們計(jì)算了這15個(gè)主題的文本情感摘要和原始文檔的平均壓縮比，壓縮比為0.9%。

4 基于PageRank的文本情感摘要

不同于傳統(tǒng)的文本摘要［7，14］，文本情感摘要不僅僅要考慮抽取出的句子的主題相關(guān)性，同時(shí)還要考慮其中包含的情感，并且句子與句子間的主題相關(guān)性和情感并不是相互獨(dú)立的，為了將情感和主題信息更好的融合到文本情感摘要中，我們提出了一種基于PageRank的文本情感摘要的方法。具體來(lái)講，我們通過(guò)將PageRank算法應(yīng)用到一個(gè)基于主題和情感的雙層圖模型，將主題信息和情感信息有效的融合在一起，從而抽取出最有代表性的句子作為產(chǎn)品的文本情感摘要。

4.1 基于PageRank的文本摘要方法

PageRank是一種被廣泛應(yīng)用的隨機(jī)游走（Random Walk）模型［14，17－18］。在文本摘要中，該模型首先構(gòu)建一張有向圖表示句子之間的關(guān)系，接著利用基于圖的排序算法計(jì)算每句話的排序值。排序值大的句子被認(rèn)為具有代表性的句子，將被選中為文本的摘要。

設(shè)S是某個(gè)主題的所有句子的集合。我們構(gòu)建一張有向圖G，其中頂點(diǎn)集VS是集合S中的句子，邊E是句子之間的關(guān)系。節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的轉(zhuǎn)移概率p（i→j）用來(lái)定義兩節(jié)點(diǎn)之間的邊的權(quán)重。表示為式（1）：

其中f（i→j）為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的相似度，本文中使用余弦相似度（Cosine）［19］作為相似度計(jì)算方式，如式（2）所示：

如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率大于0，則表示這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在關(guān)系，為了避免自身轉(zhuǎn)移我們?cè)O(shè)置f（i→j）＝0。值得注意的是一般情況下p（i→j）不一定等于p（j→i）。

以圖G為基礎(chǔ)，句子si的打分c（si）可以由其他和si有關(guān)聯(lián)的句子推導(dǎo)出，在PageRank算法中它可以以遞歸的方式表現(xiàn)出來(lái)，如式（3）所示：

在計(jì)算過(guò)程中μ是一個(gè)阻尼因子，在PageRank算法中常被設(shè)置為0.85［18］。所有句子的初始值都設(shè)為1，算法采用迭代的方式直至收斂［14］。

當(dāng)?shù)Y(jié)束，所有句子的打分被確定后，排序值高的句子我們就認(rèn)為具有較高的信息量且與主題相關(guān)度高，并選擇這樣的句子作為構(gòu)建摘要的句子。

4.2 面向情感的PageRank文本摘要方法

我們提出一種新的基于雙層圖模型的PageR－ank框架用來(lái)將主題信息和情感信息融合到文本情感摘要中。在我們的雙層圖模型中，上層為句子間的情感聯(lián)系，下層為通過(guò)基于主題的PageRank模型計(jì)算得到的句子間的主題聯(lián)系。圖1描述了基于雙層圖模型的PageRank框架。

圖1 雙層圖模型的PageRank

上述雙層圖模型可以表示為圖G′＝〈VS，E，Θ〉，其中VS＝｛si｝代表句子集合，E＝｛eij｜si，sj∈Vs｝代表句子與句子間的關(guān)系，Θ代表句子與句子間的情感聯(lián)系。

我們?cè)诰渥优c句子間的轉(zhuǎn)移概率上增加一個(gè)因子θij用來(lái)代表句子si和sj間的情感聯(lián)系。因此，新的句子si和sj間的轉(zhuǎn)移概率被定義為式（4）：

計(jì)算句子i和j的轉(zhuǎn)移概率的關(guān)鍵在于計(jì)算i和j的相似度f(wàn)（i→j，θij），而直接計(jì)算f（i→j，θij）一般比較困難，因此我們通過(guò)擴(kuò)展每個(gè)句子的特征向量的方式計(jì)算f（i→j，θij）。通常的，句子是基于Unigram或者Bigram構(gòu)建其特征向量。為了加入情感因子θij，我們先判斷每個(gè)句子是否帶有情感，如果帶有情感則為該句的特征向量加入一個(gè)opinion特征。所加入的opinion特征值λ大于0。我們通過(guò)詞計(jì)數(shù)（Term－counting）的方式判斷一句話是否為情感句。具體來(lái)講，如果句子s包含情感詞，我們認(rèn)為該句帶有情感；如果s不包含情感詞時(shí)，我們認(rèn)為該句沒(méi)有情感。通過(guò)為情感句加入opinion特征可以使兩個(gè)帶有情感的句子聯(lián)系更加緊密，同時(shí)兩個(gè)同樣極性的情感句i和j的相似度f(wàn)（i→j，θij）也隨之增大。在判斷句子是否包含情感詞時(shí)，本文使用實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)收集并標(biāo)注好的中文情感詞集，正面情感詞數(shù)量為846個(gè)，負(fù)面情感詞數(shù)量為809個(gè)。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本文收集了15個(gè)主題的產(chǎn)品評(píng)論，每個(gè)主題有200篇評(píng)論，并由3人對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。語(yǔ)料中的每一個(gè)語(yǔ)句使用基于詞的Unigram構(gòu)建的特征向量表示。我們把人工標(biāo)注的結(jié)果作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)測(cè)的工具是ROUGE－1.5.5［19］。在以下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，分別給出了基于ROUGE－1、ROUGE－2、ROUGE－W指標(biāo)的結(jié)果。其中ROUGE－N中的N表示n元語(yǔ)法，ROUGE－N的值是指候選的摘要與參考的摘要集合之間的n元語(yǔ)法召回率。ROUGEW的含義為加權(quán)最長(zhǎng)公共子序列。在實(shí)驗(yàn)中，首先比較了不同文本情感摘要方法的效果，其次分析了抽取的不同數(shù)量的句子對(duì)文本情感摘要結(jié)果的影響，最后分析情感特征opinion的特征值也即情感信息對(duì)文本情感摘要結(jié)果的影響。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由于情感文本摘要任務(wù)還比較新，相關(guān)工作比較少。因此，本文只是和基于主題的PageRank算法及隨機(jī)抽取的方法進(jìn)行比較（表2）。

·Random：在每個(gè)主題中隨機(jī)選擇5句作為該主題的文本情感摘要，由于結(jié)果存在隨機(jī)性，所報(bào)告的結(jié)果是重復(fù)20次的平均值。該Random結(jié)果作為本實(shí)驗(yàn)的基準(zhǔn)系統(tǒng)（Baseline）。

·PageRank：傳統(tǒng)的基于主題的PageRank算法。通常情況下，PageRank算法可以在文本摘要中獲得比較好的效果。

·Bi－Rank：本文提出的融合主題和情感信息的基于雙層圖模型的PageRank算法。

·Human：人工抽取每個(gè)主題的文本情感摘要的結(jié)果。

表2 四種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，由于沒(méi)有考慮句子間的主題相關(guān)性和情感信息，Random的實(shí)驗(yàn)效果不理想。PageRank考慮到了句子間的主題相關(guān)性，由ROUGE－1，ROUGE－2和ROUGE－W的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與Random比具有明顯的提升。而我們的方法中，既考慮了句子間的主題相關(guān)性又考慮句子的情感信息，實(shí)驗(yàn)效果比PageRank也有明顯的提高并且雖然在ROUGE－2和ROUGE－W這兩列中比人工標(biāo)注差，但在ROUGE－1上接近了人工標(biāo)注的效果。表2的結(jié)果也證實(shí)了文本中的句子不僅具有主題相關(guān)性，并且句子間的主題相關(guān)性具有一定的聯(lián)系。而且在摘要中我們不能忽略情感這一重要信息。

從上面的例子可以看出，Bi－Rank抽取的句子與人工抽取的結(jié)果最相近，同時(shí)也最能表達(dá)用戶的情感信息。

圖3給出了opinion特征值在不同取值時(shí)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在圖3中給出當(dāng)特征值達(dá)到6時(shí)，實(shí)驗(yàn)效果最好。在評(píng)論中人們的情感是一個(gè)很強(qiáng)烈的信息，我們不能忽略它在摘要中的重要作用，但是也不能只考慮情感信息。特征值6表明我們將情感信息擺在了一個(gè)重要的位置，但其在文本情感摘要方法中需結(jié)合主題信息一同起作用（即也不能讓其起主導(dǎo)作用，特征值不能過(guò)高）。

圖3 不同的特征值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

6 總結(jié)與展望

本文提出了一種新的基于情感信息的PageR－ank的方法，應(yīng)用于中文的多文檔文本情感摘要任務(wù)。該方法的特色在于其同時(shí)充分考慮句子之間的主題相關(guān)性和情感相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法取得了一定的效果，能夠得到具有一定總結(jié)性的摘要。在接下去的工作中我們將收集更多其他領(lǐng)域的評(píng)論語(yǔ)料用于測(cè)試本文的方法，并且我們將考慮如何把情感信息更好的融合到PageRank中，使其效果有進(jìn)一步提升。

［1］ Hu M，Liu B.Mining and Summarizing Customer Reviews［C］／／Proceedings of SIGKDD－04.2004.

［2］ Titov I，Mc－donald R.A Joint Model of Text and Aspect Ratings for Sentiment Summarization［C］／／Proceedings of ACL－08.2008.

［3］ Carenini Giuseppe，Ng Raymond，Pauls Adam.Multi－Document Summarization of Evaluative Text［C］／／Proceedings of EACL－06，2006：305－312.

［4］ Carenini Giuseppe，Cheung Jackie Chi Kit.Extractive vs.NLG－based Abstractive Summarization of Evaluative Text：The Effect of Corpus Controversiality［C］／／Proceedings of the 5th International Natural Language Generation Conference（INLG），2008：33－41.

［5］ Kevin Lerman，Sasha Blair－Goldensohn，Ryan McDonald.Sentiment Summarization：Evaluating and Learning User Preferences［C］／／Proceedings of EACL－09，2009：514－522.

［6］ Kevin Lerman，McDonald Ryan.Contrastive Summarization：An Experiment with Consumer Reviews［C］／／Proceedings of Human Language Technologies：the 2009Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics（NAACL－HLT），Companion Volume：short Papers，2009：113－116.

［7］ Radev D，Jing H，Stys M，et al.Centroid－based Summarization of Multiple Documents［J］.Information Processing and Management.2004（40）：919－938.

［8］ Wan X.Using Bilingual Information for Cross－Language Document Summarization［C］／／Proceedings of ACL－11.2011.

［9］ Hitoshi Nishikawa，Takaaki Hasegawa，Yoshihiro Matsuo，Genichiro Kikui.Opinion summarization with integer linear programming formulation for sentence extraction and ordering［C］／／Proceedings of COLING.2010.

［10］ Wang D，Liu Y.A Pilot Study of Opinion Summarization in Conversations［C］／／Proceedings of ACL－11.2011.

［11］ Ganesan K，Zhai C，Han J.Opinosis：A Graph－Based Approach to Abstractive Summarization of Highly Redundant Opinions［C］／／Proceedings of COLING－2008.2008.

［12］ Lin，C.Training a Selection Function for Extraction［C］／／Proceedings of CIKM－99.1999.

［13］ Celikyilmaz A，Hakkani－Tur D.Discovery of Topically Coherent Sentences for Extractive Summarization［C］／／Proceedings of ACL－11.2011.

［14］ Wan X，Yang J.Multi－document Summarization using Cluster－based Link Analysis［C］／／Proceedings of SIGIR－08.2008.

［15］ Pang B，Lee L，Vaithyanathan S.Thumbs up？Sentiment Classification using Machine Learning Techniques［C］／／Proceedings of EMNLP－02.2002.

［16］ Li S，Huang C，Zhou G，et al.Employing Personal／Impersonal Views in Supervised and Semi－supervised Sentiment Classification［C］／／Proceedings of ACL－10.2010.

［17］ Li F，Tang Y，Huang M，et al.Answering Opinion Questions with Random Walks on Graphs［C］／／Proceedings of ACL－10.2010.

［18］ Page L，Brin S，Motwani R，et al.The PageRank Citation Ranking：Bringing Order to the Web［J］.Technical Report，Stanford Digital Libraries.1998.

［19］ Baeza－Yates R，Ribeiro－Neto B.Modern Information Retrival［M］.ACM Press and Addison Wesley.1999.

［20］ Lin C.ROUGE：a Package for Automatic Evaluation of Summaries［C］／／Proceedings of ACL－04Workshop on Text Summarization Branches Out.2004.

［21］ 張瑾，王小磊，許洪波.自動(dòng)文摘評(píng)價(jià)方法總述［J］.中文信息學(xué)報(bào)，2008，2（3）：81－88.