網絡輿情情感分析系統(tǒng)的設計與實現.pdf

1、隨著互聯網的發(fā)展，網絡已經成為人們表達觀點、發(fā)表意見的重要舞臺，網絡輿情在輿情中占據了重要的地位，對網絡輿情的研究也越來越受到學術界和工業(yè)界的關注。網絡輿情的研究包括各種途徑，例如敏感詞分析、輿情分類、情感分析等。其中，情感分析是指對給定的文本的感情色彩進行分析、歸納的過程，即判斷一句話或者一篇文本中觀點持有者對某個事件或商品持有的正向、負向或中立的態(tài)度。對網絡輿情進行情感分析，能夠挖掘出網民對某個社會事件的態(tài)度，也可以預測事件的發(fā)展態(tài)

2、勢，還能夠提高信息過濾的準確度。
　　從載體上看，網絡輿情文本可以分為新聞、博客、論壇和微博文本，不同類型的文本在形式和內容上有其獨有的特點。本文針對這些文本在形式和內容上表現出來的不同特點，提出或優(yōu)化了相應的情感分析算法和解決方案，并最終設計實現了一個面向網絡輿情文本的情感分析系統(tǒng)。主要的內容包括：
　　1．研究中文情感詞典的構建方法，提出了一種基于翻譯的中文情感詞典擴充方法。
　　2．研究面向新聞和博客文本的情感分

3、析算法。使用基于支持向量機（SVM）的情感分類算法將新聞和博客文本分為正向、負向和中性三類。
　　3．研究面向論壇文本的情感分析算法。將論壇文本分成兩類，主帖和回帖。對于主帖，采用基于支持向量機的情感分類算法；對于回帖，提出了一種基于模糊匹配和情感值加權計算的情感分析算法。
　　4．研究面向微博文本的情感分析算法。采用二次分類的方法，首先提出一種基于加權計算的主客觀分類算法，將微博文本分成主客觀兩類；然后使用基于樸素貝葉斯分