網(wǎng)絡(luò)輿情事件評論意見挖掘關(guān)鍵方法研究.pdf

1、近年來有關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究如火如荼。目前國內(nèi)對主觀信息的研究主要集中在對產(chǎn)品評論信息的研究上，本文的研究對象是主觀信息的另一個類別--事件評論。意見挖掘研究從最初的篇章級的意見挖掘發(fā)展到句子級意見挖掘，顆粒度不斷細(xì)化，挖掘方法從統(tǒng)計(jì)學(xué)方法逐漸演變到自然語言處理技術(shù)或前兩者的結(jié)合。
　　 本文主要是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和自然語言處理技術(shù)相結(jié)合的方法對事件評論進(jìn)行意見挖掘。對網(wǎng)絡(luò)輿情事件評論信息進(jìn)行意見挖掘研究首先要分析事件評論的特征，除了

2、擁有產(chǎn)品評論的一般特征以外，事件評論具有主題突發(fā)性、主題易轉(zhuǎn)移性和情感表達(dá)豐富性，從而可見適用于產(chǎn)品評論的意見挖掘技術(shù)并不一定適用于事件評論。極性詞典的構(gòu)建和事件主題的識別是情感分析的兩個基礎(chǔ)。本文提出了基于HowNet和網(wǎng)絡(luò)情感詞的極性詞典的人工構(gòu)建方法，引進(jìn)了同義詞表減少手工構(gòu)建的工作量，并抓住網(wǎng)絡(luò)新詞往往是現(xiàn)有情感詞的其他形式這一特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了針對表達(dá)情感的網(wǎng)絡(luò)新詞的自動識別方法，進(jìn)一步擴(kuò)展極性詞的收錄范圍，從而提高情感分析的精度。

3、受到句子中否定詞和程度級別詞的影響使得句子極性不是簡單地等于極性詞的原極性，本文引進(jìn)句法分析技術(shù)通過詞語之間的依存關(guān)系實(shí)現(xiàn)句子極性識別。事件評論的主題識別是意見挖掘的另一個重點(diǎn)，針對事件評論主題突發(fā)性特點(diǎn)，本文提出了利用網(wǎng)絡(luò)百科全書構(gòu)建事件本體的方法，除此之外，還對陳述界定進(jìn)行了初步的探索。本研究的語法分析是基于國內(nèi)現(xiàn)有的具有代表性的、開放的LTP系統(tǒng)之上，IXP系統(tǒng)具備中文信息分詞技術(shù)、句法分析技術(shù)、詞性標(biāo)注技術(shù)等自然語言處理技術(shù)，并