面向網(wǎng)絡(luò)輿情的文本分類系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)及信息技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多的人們習(xí)慣利用網(wǎng)絡(luò)來獲取信息資源,利用網(wǎng)絡(luò)平臺表達(dá)、傳播自己的想法和情感。由于互聯(lián)網(wǎng)具有覆蓋范圍廣、信息傳播快以及極高的實(shí)時性等特點(diǎn),當(dāng)社會生活中出現(xiàn)一些具有爭議性的重大事件時,人們往往能夠通過網(wǎng)絡(luò)報道在第一時間獲取相關(guān)信息。因此,互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為人們一個囊括全球的知識資源倉庫,影響并改變著人類的生活方式及行為習(xí)慣?;ヂ?lián)網(wǎng)輿情是指當(dāng)經(jīng)濟(jì)社會中出現(xiàn)的熱點(diǎn)或焦點(diǎn)問題在互聯(lián)網(wǎng)上傳播時,互聯(lián)網(wǎng)用戶形成的具有

2、傾向性的言論觀點(diǎn)而造成的具有較強(qiáng)影響力的社會輿論。網(wǎng)絡(luò)輿情具有突發(fā)性、多元化以及偏差性等特點(diǎn),對人們的觀點(diǎn)和態(tài)度具有一定的導(dǎo)向性與指引性。網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)主要有文本、聲音與視頻等組織形式,其中文本數(shù)據(jù)占主要部分。因此,對于以文本數(shù)據(jù)類型為主體的網(wǎng)絡(luò)輿情的分析顯得十分重要。目前,迫切需要快捷有效的分析工具,幫助相關(guān)機(jī)構(gòu)從海量文本數(shù)據(jù)中挖掘出有效的輿情信息以輔助決策。
  本文針對互聯(lián)網(wǎng)輿情分析的迫切需求,提出了一種新的文本分類模型——F

3、eatured Possibility(FP)分類模型。該分類模型核心思想在于:對于訓(xùn)練語料庫中的文本數(shù)據(jù)的每個類別,運(yùn)用統(tǒng)計概率方法,獲得其特征項(xiàng)的權(quán)重。然后對測試文本進(jìn)行特征項(xiàng)的加權(quán)統(tǒng)計,獲得相似度值,相似度最大值所對應(yīng)的類別即為判定類別。
  FP分類模型是一種基于統(tǒng)計的文本分類方法,通過使用絕對詞頻、文檔數(shù)目及特征項(xiàng)數(shù)目等數(shù)值來計算特征項(xiàng)的權(quán)重。FP分類模型不需要或很少需要領(lǐng)域?qū)<业膮⑴c就可以出色地完成文本分類任務(wù),并且能

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