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基于词共现网络的对农微博热点话题及用户舆情分析——以中国乡村之声官方微博为例

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新闻爱好者 2019年第11期 47-50页

作者：赵雪马娟娟中国传媒大学人文学院

采用词共现网络的方法,对中央人民广播电台中国乡村之声官方微博热点话题及用户舆情进行分析。中国乡村之声官方微博的热点话题聚焦于农业经济信息和农民民生问题。中国乡村之声官方微博用户最关注的热点话题首先是农民民生问题,其次是... 详细信息

采用词共现网络的方法,对中央人民广播电台中国乡村之声官方微博热点话题及用户舆情进行分析。中国乡村之声官方微博的热点话题聚焦于农业经济信息和农民民生问题。中国乡村之声官方微博用户最关注的热点话题首先是农民民生问题,其次是农业经济信息;用户舆情总体呈现出较为积极向好的倾向。不过,中国乡村之声官方微博还可以进一步优化话题设置,适当增加农民民生问题话题的比重,尽量多设置切合农民表达意愿的话题,及时回应和平息消极舆情。

关键词：词共现网络对农微博热点话题涉农舆情

基于词共现网络的文本特征提取方法研究与应用

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基于词共现网络的文本特征提取方法研究与应用

作者：郭培伦西南石油大学

学位级别：硕士

文本特征提取旨在从文本中挖掘能表现文本特征的语言成分,是自然语言处理研究的重要课题之一。伴随着互联网数据井喷式地增长,越来越多的数据需要被处理和存储。海量的文本数据不但需要极多的硬件设备支持,而且对文本处理的性能和准确... 详细信息

文本特征提取旨在从文本中挖掘能表现文本特征的语言成分,是自然语言处理研究的重要课题之一。伴随着互联网数据井喷式地增长,越来越多的数据需要被处理和存储。海量的文本数据不但需要极多的硬件设备支持,而且对文本处理的性能和准确性的要求也越来越高。高效地从文本中抽取出有价值的内容,不但可以减少存储数据的规模,还能提炼出更有价值的信息,为分类、聚类等自然语言处理的后续工作提供数据基础。不同的垂直领域的文本具有不同的属性和特点,如何更加快速而有效地从这些领域中挖掘出与文本处理任务相关的属性和特征,不但是自然语言处理科学研究的重点,而且是人工智能社会生产中的重要需求之。本文基于现有的研究成果,着重在文本特征抽取的性能和效率两个方面做了大量的研究工作。在互联网舆情和电商领域的前提下,本文分析和比较了基于统计、基于图模型和基于语言学三种文本特征提取方法的优劣,并创新性地将基于图模型的和基于统计的特征抽取方法相结合,提出了一种基于词共现网络和卡方统计的文本特征词提取方法。该方法综合考虑文章关键词和摘要关键词,不仅发挥了图模型识别语义抽取丰富、精度高的优势,而且保留了统计模型性能好、速度快的特点。在模型性能和效果的分析中,本文从数据规模、时间复杂度、应用类型三个方面评估该模型优势和不足。实验结果表明,该方法相比传统的tf-idf、textRank等经典特征抽取算法,精度提高了 5%-10%,性能提升了 50个百分点。该模型效果不随数据规模、文本处理任务的变化而变化,因此该模型具有较强的任务迁移和泛化能力。本文通过flask框架实施了算法落地,客户端通过向服务端发送http请求实现模型的实时服务,统一了应用接口,并且支持多条数据的分布式处理。

关键词：词共现网络特征提取关键词摘要

基于词共现网络分析的我国高校继续教育专业建设现状研究

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开放学习研究 2019年第6期24卷 23-29,53页

作者：胡丹妮孙洪涛北京师范大学远程教育研究中心北京100875 北京师范大学信息网络中心北京100875

我国高校继续教育的专业建设存在着质量不高、内涵错位、监管缺失等多方面的问题。为全面了解高校继续教育的专业建设现状,本文从文本挖掘的视角出发,以1?902所高校的2017年度继续教育发展报告为数据集,从专业设置、专业评估、教学过程... 详细信息

我国高校继续教育的专业建设存在着质量不高、内涵错位、监管缺失等多方面的问题。为全面了解高校继续教育的专业建设现状,本文从文本挖掘的视角出发,以1?902所高校的2017年度继续教育发展报告为数据集,从专业设置、专业评估、教学过程、专业实践和评价反馈五个方面构建专业建设的评价标准,并进行文本抽取,构建各个维度的词共现网络。通过从文本中提取的高频词汇、网络结构特征和关键词共现网络的描述,对各高校继续教育专业建设现状进行上述五方面的分析,使用社区发现算法对专业建设不同方面的关键词进行模块化聚类,寻找组成各方面的关键要素及关键词,并给出完善评审监督机制、多方位收集用人单位评价和建立终身教育观等建议。

关键词：继续教育自然语言处理文本挖掘专业建设评价专业建设监督词共现网络

基于词共现网络的对农广播热点话题分析——以中国乡村之声《三农中国》为例

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中国广播 2017年第9期 54-58页

作者：赵雪马娟娟中国传媒大学文学院

本文采用词共现网络的方法,对中央人民广播电台中国乡村之声《三农中国》栏目中的热点话题进行了分析。《三农中国》的主热点话题领域为"农产品市场信息""农产品价格信息"和"农业气象信息";次热点话题领域为"扶贫攻坚""对农政策"。分析... 详细信息

本文采用词共现网络的方法,对中央人民广播电台中国乡村之声《三农中国》栏目中的热点话题进行了分析。《三农中国》的主热点话题领域为"农产品市场信息""农产品价格信息"和"农业气象信息";次热点话题领域为"扶贫攻坚""对农政策"。分析发现,该节目基本满足了农民受众的农业经济信息需求及对农政策信息需求,但是对农民信息需求度较高的农村社会医疗保障、农民子女教育等问题关注不够,缺乏针对农民工受众群体的信息资讯传播。

关键词：词共现网络对农广播话题领域热点话题农民信息需求

基于词共现网络的海量文本分析与热点话题发现

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计算机与数字工程 2015年第10期43卷 1729-1735页

作者：张海龙淦文燕陈刚姜博解放军理工大学指挥信息系统学院南京210007

在语言学领域,词与词之间的关系具有很强的规则性,基于词共现网络的文本表示可以最大程度捕捉文本结构信息,揭示其内在的组织原则与语言学规律。论文以取自凤凰网环球军事、新浪网中国军事、中华网中国军事的海量军事语料为研究对象,构... 详细信息

在语言学领域,词与词之间的关系具有很强的规则性,基于词共现网络的文本表示可以最大程度捕捉文本结构信息,揭示其内在的组织原则与语言学规律。论文以取自凤凰网环球军事、新浪网中国军事、中华网中国军事的海量军事语料为研究对象,构建军事领域词共现网络,通过词频统计、结点度分布分析以及命名实体抽取,揭示其小世界特性和无标度特性,实现海量文本的热点话题发现。实验结果显示了相关方法的有效性。

关键词：词共现网络小世界特性无标度特性热点话题发现

MEDLINE数据库中主要主题词与全部主题词的共现网络无标度性与小世界特性的检验分析

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中华医学图书情报杂志 2015年第10期24卷 65-71页

作者：高雯珺崔雷中国医科大学医学信息学院辽宁沈阳110122

以MEDLINE数据库所收录的药理学主题文献集合为例,分别构建全部主题词和主要主题词共现网络,分析了两种网络节点的点度中心度、接近中心度、中介中心度等3种中心性指标。然后根据节点的度分布,检验了两种网络节点度分布的无标度性,比较... 详细信息

以MEDLINE数据库所收录的药理学主题文献集合为例,分别构建全部主题词和主要主题词共现网络,分析了两种网络节点的点度中心度、接近中心度、中介中心度等3种中心性指标。然后根据节点的度分布,检验了两种网络节点度分布的无标度性,比较分析了两种词共现网络的整体属性(平均距离和聚集系数)以检验其小世界效应。结果发现,这两种词共现网络都具有无标度特性和小世界效应,由全部主题词构建的共现网络适用于网络属性分析,由主要主题词构建的网络适用于学科主题内容分析。

关键词：词共现网络社会网络分析中心性无标度性小世界效应

基于文本分类的上海液化气公司客户投诉分析与研究

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基于文本分类的上海液化气公司客户投诉分析与研究

作者：柯宇上海第二工业大学

学位级别：硕士

上海液化气公司于2018年成立,负责保障全上海市液化气钢瓶的安全服务供应工作。公司为做好液化气钢瓶服务全流程管理,适应未来信息化发展要求,在成立初期就开发使用了液化气钢瓶客户信息管理系统平台。公司管理人员使用此系统管理平台... 详细信息

上海液化气公司于2018年成立,负责保障全上海市液化气钢瓶的安全服务供应工作。公司为做好液化气钢瓶服务全流程管理,适应未来信息化发展要求,在成立初期就开发使用了液化气钢瓶客户信息管理系统平台。公司管理人员使用此系统管理平台记录液化气钢瓶用户的投诉文本内容,并通过人工分类方式来处理投诉问题。随着时间的推移,液化气钢瓶用户不断增加,订单数量也随之增加,系统管理平台中累积的投诉数量也日益增多。如何对用户的投诉数据实现自动分类,并进行科学、高效、准确的挖掘分析成为急需解决的问题。自然语言处理技术和大数据算法的发展为传统的人工分类处理方式提供了新的方向。本文利用文本分类算法和词共现网络分析法实现对液化气钢瓶用户投诉文本的自动分类和分析研究,有利于提升公司处理相关液化气钢瓶用户投诉问题的准确率、科学性、减少人工成本。提升用户满意度,减少用户流失,助力液化气钢瓶营销。本文以上海液化气公司的实际用户为研究对象,以用户的投诉建议为数据基础,应用自然语言处理算法和大数据技术对用户投诉展开分析研究。本文首先构建液化气行业语料库,其数据来源为:公司内液化气钢瓶业务相关服务文档、政府部门发布的行业政策管理文件和办法、液化气钢瓶服务领域的网站文章和公开的行业文献资料。接下来,结合自由度和凝合度的新词发现方法构建液化气行业专用词典。然后,结合上一步建立好的液化气行业专用词典,用n-gram语言模型和朴素贝叶斯相结合的文本分类算法来构建液化气钢瓶用户投诉文本分类模型,实现对用户投诉意见的自动分类功能。最后分别对不同类别的投诉文本提取关键词,构建投诉关键词共现网络图,实现对不同类别的投诉问题进行可视化展示和关联分析。通过共现网络图可分析不同类别用户投诉问题的核心关键词,进一步分析出投诉发生的原因,确定该类别投诉的核心问题。通过网络分析法可以方便液化气公司管理人员提出针对投诉关键问题的准确整改方案,及时满足用户需求。实验结果对比表明,结合构建好的液化气行业专用词典对液化气钢瓶用户的投诉文本进行分类,相比直接使用传统的文本分类方法准确率更高。验证了此分类方法的有效性和可行性。液化气公司管理人员可以根据用户投诉的分析结果,制定相应的服务解决方法,设计合理、科学、有效的液化气钢瓶管理措施。全方位提升公司自身的管理水平和服务质量,保障液化气钢瓶的供应能力,进一步完善用户服务体验和运营管理效率,提高液化气公司品牌形象。

关键词：客户投诉行业词典分词优化文本分类词共现网络

基于文本挖掘的微信公众号文本内容传播特征研究——以“北京农业”微信公众号为例

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数据挖掘 2023年第4期13卷 279-287页

作者：吕金宝北京市农业农村宣传中心北京

目的/意义:从北京农业微信公众号推送文章出发,爬取文本内容,对微信推送文章的外部特征及传播特征进行了分析,以期能从微信公众号推文内容角度为农业知识传播提供参考与借鉴。方法/过程:利用Python语言编写爬虫代码及各种计算脚本,将获... 详细信息

目的/意义:从北京农业微信公众号推送文章出发,爬取文本内容,对微信推送文章的外部特征及传播特征进行了分析,以期能从微信公众号推文内容角度为农业知识传播提供参考与借鉴。方法/过程:利用Python语言编写爬虫代码及各种计算脚本,将获取的5103条推文作为数据样本,结合主题词抽取、文本聚类、以及高频词共现网络,分析了北京农业微信公众号推文现状及内容传播特征。结果/结论:北京农业微信公众号在农业知识传播的内容组织方面已较为全面,在深刻剖析传播特征的基础上,应着力从需求挖掘、创造热点等方面让推文更有热度。

关键词： Python语言文本挖掘微信公众号文本聚类词共现网络爬虫脚本外部特征

基于LDA模型的地铁投诉文本挖掘及满意度评价研究

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基于LDA模型的地铁投诉文本挖掘及满意度评价研究

作者：程晏北京交通大学

学位级别：硕士

随着社会的快速发展和城市轨道交通相关技术的不断进步,城市轨道交通已经成为首都人民出行的重要方式之一,对首都市民的日常生活有着重要的影响。运营服务品质是衡量城市轨道交通运营水平的重要指标之一,广大市民对于城市轨道交通的运... 详细信息

随着社会的快速发展和城市轨道交通相关技术的不断进步,城市轨道交通已经成为首都人民出行的重要方式之一,对首都市民的日常生活有着重要的影响。运营服务品质是衡量城市轨道交通运营水平的重要指标之一,广大市民对于城市轨道交通的运营服务也有了更高的要求。如何快速有效处理乘客的投诉,提升轨道交通服务质量,提高乘客满意度,成为了目前轨道交通服务领域学者及管理者最为关注的事情。乘客投诉往往以文本的方式呈现,且数量较大,由人工对文本进行分析费时费力,所以需要应用自然语言处理技术和算法,实现地铁投诉文本的主题挖掘、自动分类和投诉内容分析,及时有效地发现运营服务中的不足,提高北京地铁服务质量。主要研究内容包括以下几个方面:（1）针对北京地铁的乘车服务流程和服务特征进行分析,将地铁乘车流程分为了9个环节,并对各个服务环节进行特征分解,明确提供服务的人员和相关设备,并将服务特征文本化;分析了乘客对于地铁服务投诉的心理需求、投诉渠道和地铁投诉处理的必要性。（2）对LDA主题建模方法进行了介绍,并通过LDA主题建模算法对地铁投诉文本的主题进行挖掘,结合第三章的地铁服务流程和服务特征分析,将地铁服务投诉文本分为了8种主题类型,并构建了文本自动分类器,实现了投诉文本的自动分类。（3）通过计算关键词之间的共现频率,构建了投诉文本关键词共现网络,实现了关键词共现网络的可视化分析和关联分析,并通过案例分析的形式对投诉文本中投诉量最多的温控噪音、站车服务、乘车安全三个方面投诉案例进行深入分析,挖掘乘客的真实需求,从而为北京地铁提升服务质量指明方向。（4）针对北京地铁满意度调查的指标设置,抽样方法,样本结构及指标的测算方法等进行了研究,并通过对比分析满意度调查结果和投诉文本挖掘的研究成果,对现有乘客满意度评价提出改进建议。

关键词：地铁投诉文本挖掘 LDA主题建模词共现网络乘客满意度