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文檔簡介
1、當(dāng)前微博已經(jīng)成為人們發(fā)表意見、表達(dá)情感的最重要的一種渠道,微博中產(chǎn)生的大量帶有情感的信息,反映了人們對熱點事件、熱點話題的褒貶傾向。因此對微博中這些情感文本進(jìn)行挖掘和分析已經(jīng)成為當(dāng)前的一個研究熱點。
本文通過話題識別技術(shù)和情感分析技術(shù)對微博中的新聞話題進(jìn)行分析。使用話題識別技術(shù)從海量的微博數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)熱點新聞話題;并與情感分析技術(shù)結(jié)合,分析監(jiān)測熱點話題的情感極性和情感強度,及時把握廣大網(wǎng)民對熱點話題的看法和評價,可以有效的幫
2、助政府職能部門了解民意,便于決策者做出決策。
針對傳統(tǒng)的話題檢測算法主要適用于新聞網(wǎng)頁和博客等長文本信息,而不能有效處理具有稀疏性的微博數(shù)據(jù),給出一種基于詞共現(xiàn)圖的方法來識別微博中的新聞話題。該方法首先在微博數(shù)據(jù)預(yù)處理之后,綜合相對詞頻和詞頻增加率兩個因素抽取微博數(shù)據(jù)中的主題詞;然后根據(jù)主題詞間的共現(xiàn)度構(gòu)建詞共現(xiàn)圖,把詞共現(xiàn)圖中每個不連通的簇集看成一個新聞話題,并使用每個簇集中包含信息量較大的幾個主題詞來表示微博新聞話題。
3、最后在微博數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗,實現(xiàn)了對微博中新聞話題的識別,驗證了基于詞共現(xiàn)圖方法的有效性。
針對微博的情感分析研究得到了越來越多的關(guān)注,本文根據(jù)中文微博的特點,給出了一種基于語義規(guī)則的方法對微博熱點話題進(jìn)行情感分析。這種方法首先需要人工整理出程度副詞表,否定詞表和微博中默認(rèn)表情符號的褒貶分類;然后在情感詞語計算的基礎(chǔ)上,考慮上下文中否定詞和程度詞對修飾情感詞語的情感傾向和情感強度的影響,同時也設(shè)定規(guī)則計算表情符號對一條微博
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