论文泛读143基于情感进展的文学文本人工制品的搜索和索引

Posted 2021-07-04 及时行樂_

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论文链接：《Sentiment Progression based Searching and Indexing of Literary Textual Artefacts》

一、摘要

多年来，文学作品通常根据标题、元数据和关键字进行索引和搜索。当用户/读者已经知道那个特定的创造性文本人工制品或文档时，这种搜索和索引工作得很好。这种索引和搜索几乎没有考虑读者的兴趣和情感构成及其与书籍的映射。当一个人在寻找文学作品时，他/她可能不仅在寻找信息，而且在寻找阅读的乐趣。在文学作品的情况下，跨关键事件的情绪进展可能被证明是索引和搜索的关键。在本文中，我们使用智能文本分析基于情感进程之间的计算关系建立文学作品之间的集群：CMU Book Summary Dataset。我们提出了基于情感进展的索引来搜索和推荐书籍。这可用于创建读者感兴趣的个性化书名集群。当我们针对寻找特定类型书籍或创意作品的图书爱好者时，该分析清楚地表明了更好的搜索和索引。这种索引和搜索可以找到许多用于推荐书籍的实际应用程序。

二、结论

使用作者姓名和标题来索引和搜索叙事和创造性的文本制品有其自身的挑战。当我们寻找一个特定的标题或书籍时，它非常有用。但是有人正在寻找一个不知道某个特定标题的叙述行为，他/她可能无法通过这种传统的索引机制获得它。在这种情况下，情感进展可能被证明是这种传统的图书索引或搜索方式的有效替代方案。就读者偏好而言，书籍的相似性取决于情感的发展。提出了一种基于“基于情感进展的搜索和索引”的图书索引和搜索方法。参考从25个图书爱好者那里收集的数据来分析结果，但是该方法可以扩展到成千上万个候选人的分析。该算法比基线算法提高了26%左右。在下一级基于情感进展的相似性检测中，可以使用基于移动窗口的相似性方法进一步改进SPbSI算法。甚至可以向读者推荐叙事或创作的某个部分。这肯定需要更多数量的枢轴点或基于区域的枢轴点。有希望的结果肯定会给新的实验机会提供途径。这种方法可以在基于兴趣或参考特定标题的书籍搜索中找到其应用。它甚至可以发展为应用程序，帮助构建基于多视角的推荐系统。将这一理念延伸到电影和戏剧中，可以为电影和戏剧目录的创建带来新的方向。这可以进一步导致在创建具有更系统价值的不同类型的创造性文物的目录方面的可能研究。

三、model

分四个阶段：

1. 基于初级关键词的核心人物识别和枢纽点选择
2. 跨支点的情绪进展分析
3. 使用“情感进展相似性指标”获得相似性，用于情感进展的聚类。
4. 为有效的情感进展搜索编制索引和目录

算法：