摘要：為從海量微博中高效地獲取不同話題下的關(guān)鍵信息，微博觀點(diǎn)摘要成為自然語言處理領(lǐng)域近期研究的熱點(diǎn)之一。基線方法基于TF．IDF算法抽取微博句中的關(guān)鍵詞，并據(jù)此計(jì)算微博的重要性分?jǐn)?shù)，直接篩選出觀點(diǎn)摘要；樸素改進(jìn)方法在基線方法的基礎(chǔ)上，增加了情感分類步驟，并利用微博句之間的語義距離，將摘要句候選集中語義重復(fù)、重要度較小的句子去除，生成觀點(diǎn)摘要；基于語義圖優(yōu)化算法的方法在樸素改進(jìn)方法的基礎(chǔ)上，利用微博句的重要性分?jǐn)?shù)及微博句之間的語義距離構(gòu)建語義圖結(jié)構(gòu)，并通過圖優(yōu)化算法篩選出觀點(diǎn)摘要。樸素改進(jìn)方法在COAE2016評(píng)測(cè)任務(wù)一測(cè)試數(shù)據(jù)集上，10個(gè)話題的平均ROUGE-1值達(dá)到26．39％，平均ROUGE-2值達(dá)到0．68％，平均ROUGE-SU4值達(dá)到5．69％，且評(píng)測(cè)官方公布結(jié)果顯示，該方法在9項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)中獲得6項(xiàng)最佳性能。基于語義圖優(yōu)化算法的方法在評(píng)測(cè)樣例數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示，該方法比樸素改進(jìn)方法在ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE—SU4值上分別提升了0．63％，1．51％，2．69％。