網(wǎng)絡(luò)信息的情感傾向分類技術(shù)研究.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)媒體的影響力越來(lái)越大。人們?cè)诰W(wǎng)上交流信息，發(fā)表觀點(diǎn)、宣泄情緒，由此產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)輿情。隨著出現(xiàn)越來(lái)越多有較大負(fù)面影響力的網(wǎng)絡(luò)公共事件，相關(guān)國(guó)家部門已加強(qiáng)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的收集、分析，并對(duì)相關(guān)設(shè)施進(jìn)行了投資，由此產(chǎn)生了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)采集網(wǎng)絡(luò)信息，運(yùn)用相關(guān)技術(shù)高效地分析數(shù)據(jù)，為用戶有效監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)敏感信息，分析網(wǎng)絡(luò)輿情，降低成本提供了良好的支持。
　　本文重點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵

2、技術(shù)——文本情感分析進(jìn)行了研究，對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)方法進(jìn)行改進(jìn)來(lái)解決網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控系統(tǒng)中遇到的問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控原型系統(tǒng)。本文的工作主要集中在以下方面：
　　1.對(duì)現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)方法在通用文本測(cè)試集上進(jìn)行了比較研究?，F(xiàn)有的對(duì)中文文本情感信息分類的研究的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)多集中于單個(gè)或少數(shù)幾個(gè)話題領(lǐng)域（如酒店評(píng)論、數(shù)碼產(chǎn)品等），對(duì)通用領(lǐng)域的研究較少。而網(wǎng)絡(luò)信息情感傾向分類系統(tǒng)所采集的文本涉及政治、經(jīng)濟(jì)、文化等諸多領(lǐng)域，由于不同的分類

3、器在不同領(lǐng)域上的分類性能不同，各有優(yōu)劣，因此本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息情感分類系統(tǒng)的需求，在通用測(cè)試集上對(duì)多個(gè)分類器進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，評(píng)價(jià)各個(gè)分類器的性能。
　　2.提出了一種基于可信度的多分類器融合的文本情感傾向分析算法。在對(duì)分類器性能研究的基礎(chǔ)上，選擇了KNN、SVM和最大熵作為基本分類器，然后用基于可信度的融合算法對(duì)三種分類器進(jìn)行了組合。實(shí)驗(yàn)證明其在實(shí)際應(yīng)用中的效果較好。
　　3.在對(duì)有關(guān)技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)