文本傾向性分析在涉農(nóng)網(wǎng)絡輿情系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的極速發(fā)展，網(wǎng)民之間的交流已變得越來越頻繁，我國的網(wǎng)絡已經(jīng)演化成為了一個覆蓋范圍廣、參與人數(shù)多、增長速度快的傳播媒介，這個媒介正不斷地向平臺多樣化、社區(qū)族群多樣化的趨勢發(fā)展。但在網(wǎng)絡的發(fā)展過程中，也引發(fā)了一些輿情事件，比如在農(nóng)業(yè)方面，由于網(wǎng)絡媒體的過度的負面宣傳，導致輿情事件頻繁發(fā)生，造成了較大的經(jīng)濟損失，也使農(nóng)業(yè)部門的管理陷入被動。如能及時的獲取這一類輿情事件的相關信息，并對獲取的信息進行文本情感傾向性分析，一旦該輿情的情感

2、傾向進入預警范圍，立刻向監(jiān)管部門匯報，為其提供決策依據(jù)，就能有效的降低輿情事件造成的負面影響。
　　 本研究利用基于語義的文本傾向性分析方法對涉農(nóng)輿情事件進行深入詳細的分析和研究，在此基礎上可挖掘出涉農(nóng)輿情事件中的熱門作者和熱門觀點，并將這些熱門作者和熱門觀點的情感傾向性用數(shù)值來衡量出來。
　　 首先介紹了在網(wǎng)絡環(huán)境下涉農(nóng)輿情事件頻發(fā)的現(xiàn)狀和發(fā)生這種情況的原因，提出用文本傾向性分析的方法來進行輿情事件監(jiān)控的思路與可行性;

3、其次對文本傾向性分析的相關知識進行了綜述，總結了文本分類的基礎技術和文本傾向性分析的方法，以此為基礎詳細分析了文本傾向性分析中的關鍵技術，并對情感詞典的設計和維護、情感詞組合的獲取和利用進行了研究，提出了相應的情感傾向性算法;最后設計了基于語義的文本傾向性分析系統(tǒng)，來應對相關的涉農(nóng)輿情事件。
　　 通過一件有代表意義的涉農(nóng)網(wǎng)絡輿情事件進行測試，從天涯論壇的帖子進行文本的抓取，利用本文提出的方法對帖子中的回復進行分析，獲取了熱門作