[发明专利]消息摘要的生成方法和装置

权利要求书

1.一种消息摘要的生成方法，其特征在于，包括：

从待处理的消息集合中获取具有关联关系的多条消息；

生成所述多条消息中每条消息对应的功能标签的分布模型、情感标签的分布模型、词类别标签的分布模型和词情感极性标签的分布模型，所述词类别标签的分布模型表示具有不同功能标签的消息包含各种类别的词的概率，所述词情感极性标签的分布模型表示具有不同情感标签的消息包含各种情感极性的词的概率；

基于所述功能标签的分布模型、所述情感标签的分布模型、所述词类别标签的分布模型和所述词情感极性标签的分布模型，确定所述多条消息包含的词类别为主题内容词的分布概率；

根据所述主题内容词的分布概率，生成所述多条消息的摘要。

2.根据权利要求1所述的消息摘要的生成方法，其特征在于，生成所述多条消息中每条消息对应的功能标签的分布模型、情感标签的分布模型、词类别标签的分布模型和词情感极性标签的分布模型，包括：

生成D维多项式分布π_d，所述D维多项式分布π_d表示所述多条消息组成的消息树中父节点的功能标签为d时，所述父节点的子节点的功能标签为D种功能标签的概率分布；

以所述D维多项式分布π_d为参数，生成所述每条消息对应的功能标签的多项式分布模型。

3.根据权利要求1所述的消息摘要的生成方法，其特征在于，生成所述多条消息中每条消息对应的功能标签的分布模型、情感标签的分布模型、词类别标签的分布模型和词情感极性标签的分布模型，包括：

生成S维多项式分布σ_d,s,s′，所述S维多项式分布σ_d,s,s′表示所述每条消息的功能标签为d、且在所述多条消息组成的消息树中的父节点的情感标签为s时，所述每条消息的情感标签为s'的概率分布；

以所述S维多项式分布σ_d,s,s′为参数，生成所述每条消息对应的情感标签的多项式分布模型。

4.根据权利要求1所述的消息摘要的生成方法，其特征在于，生成所述多条消息中每条消息对应的功能标签的分布模型、情感标签的分布模型、词类别标签的分布模型和词情感极性标签的分布模型，包括：

生成X维多项式分布τ_d，所述X维多项式分布τ_d表示功能标签为d的消息中包含各种类别的词的概率分布，所述各种类别的词包括主题内容词、情感词和功能词，或者包括主题内容词、情感词、功能词和背景词；

以所述X维多项式分布τ_d为参数，生成所述每条消息中的每个词对应的词类别标签的多项式分布模型。

5.根据权利要求1所述的消息摘要的生成方法，其特征在于，生成所述多条消息中每条消息对应的功能标签的分布模型、情感标签的分布模型、词类别标签的分布模型和词情感极性标签的分布模型，包括：

生成二维多项式分布ρ_s，所述二维多项式分布ρ_s表示情感标签为s的消息中包含正情感词和负情感词的概率分布；

以所述二维多项式分布ρ_s为参数，生成所述每条消息中的每个词对应的词情感极性标签的多项式分布模型。

6.根据权利要求5所述的消息摘要的生成方法，其特征在于，还包括：

若所述多条消息中存在与预设的情感词典中包含的正情感词和/或负情感词相匹配的目标词，则根据匹配到的词的情感极性设置所述目标词的词情感极性标签。

7.根据权利要求1所述的消息摘要的生成方法，其特征在于，基于所述功能标签的分布模型、所述情感标签的分布模型、所述词类别标签的分布模型和所述词情感极性标签的分布模型，确定所述多条消息包含的词类别为主题内容词的分布概率，包括：

对所述功能标签的分布模型、所述情感标签的分布模型、所述词类别标签的分布模型和所述词情感极性标签的分布模型进行迭代抽样，以得到所述多条消息包含的词类别为主题内容词的分布概率。