基于Web輿情的意見挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近年來，Web輿情頻繁發(fā)生，特別是互聯(lián)網(wǎng)上一些帶有敏感內(nèi)容的事件、國內(nèi)外的重大事件，往往會在極短的時間內(nèi)就引起全國網(wǎng)民的關(guān)注，形成Web輿情事件，嚴(yán)重威脅國家安全。在這些Web輿情事件中，網(wǎng)民所發(fā)表的意見對左右輿情的走向具有重要的作用，甚至被視為輿情的“核心”。因此，快速準(zhǔn)確地了解網(wǎng)民意見對分析輿情發(fā)展態(tài)勢、把握輿情走向有著非常重要的意義。但是，國內(nèi)外現(xiàn)有的Web輿情預(yù)警系統(tǒng)并沒有進(jìn)行深入的意見挖掘，而只是強(qiáng)調(diào)了輿情事件的識別。

2、　　本文在輿情理論分析的基礎(chǔ)上，將意見挖掘技術(shù)運(yùn)用到Web輿情預(yù)警系統(tǒng)中，以達(dá)到及時掌握網(wǎng)民意見、引導(dǎo)輿情走向的目的。意見挖掘就是利用自然語言處理技術(shù)自動地提取主觀性文本中所包含的情感傾向以及評價(jià)對象。傳統(tǒng)的意見挖掘是基于產(chǎn)品評論語料的，而Web輿情的語料則是新聞報(bào)道等以事實(shí)為主的客觀性文本。因此，傳統(tǒng)的意見挖掘并不能準(zhǔn)確有效地發(fā)現(xiàn)Web輿情事件中網(wǎng)民所發(fā)表的意見。
　　本文依據(jù)Web輿情語料的特點(diǎn)，提出了基于動態(tài)知識庫的細(xì)顆粒度

3、Web輿情意見挖掘方法，該方法不但能從整體上分析網(wǎng)民對一個Web輿情事件的情感傾向，而且可以有效地挖掘意見所評價(jià)的對象，即意見主題。在情感傾向分析方面，本文構(gòu)造了一種結(jié)構(gòu)新穎的情感詞典，該詞典考慮了詞性對詞語情感值的影響。同時，還提出了基于投票策略的情感傾向分析方法，該方法結(jié)合程度副詞、否定詞、以及標(biāo)點(diǎn)符號的影響，可以更加準(zhǔn)確地計(jì)算網(wǎng)民意見的情感傾向值。最后，本文將所提出的方法應(yīng)用到Web輿情預(yù)警系統(tǒng)中，并取得了較好的結(jié)果，證明了本文所