Intweetive文本摘要

来自各类社交媒体的用户生成内容之数量，使分析人员能够处理与其业务相关的多个话题上的广泛对话。然而，以人力跟进如此大量的信息并不可行。自动摘要因而提供了一种有趣的手段来消化内容的动态与海量。在本文中，我们处理推文摘要这一仍鲜有探索的问题。我们提出自动生成涉及公众人物网络声誉 (E-Reputation) 的微博对话摘要。这些摘要利用关键词查询或样本推文生成，并提供整个微博网络的聚焦视图。由于该点上缺乏现有前沿方法，我们基于多语言CLEF RepLab话题检测数据集，依据实验评估流程开展了实验并进行了评估。