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基于文本倾向性分析技术的微博监控系统

基于文本倾向性分析技术的微博监控系统

作者：丁星江苏科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和移动技术的飞速发展,作为互联网媒体重要组成部分的微博迅速兴起,微博已经成为当下最流行的社交平台之一,越来越多的网民通过微博表达自己的观点和态度,尤其是结合手机移动终端,使得微博信息的分享和传播更加便捷。在... 详细信息

随着互联网技术和移动技术的飞速发展,作为互联网媒体重要组成部分的微博迅速兴起,微博已经成为当下最流行的社交平台之一,越来越多的网民通过微博表达自己的观点和态度,尤其是结合手机移动终端,使得微博信息的分享和传播更加便捷。在此过程中,由于用户群体不一所以微博信息的内容也多样化,大量的个人观点充斥着整个互联网。对于政府、企业和网络安全等方面来说这些带有感情色彩的信息具有非常重要的意义,所以对微博这一社交媒体平台信息的检测和预警愈发重要。文本倾向性分析是对某一个话题的看法和立场进行数据挖掘和分析,从而得到该看法或评论的情感倾向是积极的还是消极的。这一技术可以广泛应用于话题分析、舆情分析、产品评论、市场调研、舆情预警等方面。目前将文本倾向性分析方法应用到微博文本分析中的系统还不多,而且微博情感倾向性分析方法还存在着准确率低,考虑不周全,缺乏对句子依存关系考虑等缺点。针对以上特点本文从微博自身特点出发,借鉴已有研究成果,改进现有的分析方法,提出一种有效的微博情感倾向性方法,最终设计并实现了微博监控系统。本文主要研究内容和创新点如下:1、研究现有的文本倾向性分析方法,主要从基于语义的文本倾向性分析技术出发,研究分析了基于词和短语模式和基于语义模式库的文本倾向性分析方法,并且对这两种方法进行了对比和总结。2、本文构建了一整套文本倾向性分析所需的情感词典,包括领域情感词典、基础情感词典、修饰副词词典、表情符号词典和网络词汇词典。提出了一种领域情感词典构建方法,使其能够自动扩展情感词库,减少了人工的干预。结合知网和汉语褒贬词典提出一种基础词典构建方法。3、结合1中方法本文提出了一种基于情感词典和短语模式的文本倾向性分析方法。首先分析了短语模式库,将短语表达方式归纳为六种短语模式,其次分析词与词之间的依存关系,最后结合情感词典和短语模式,对句子情感倾向进行计算,通过计算情感值判断情感倾向。4、本文结合网络爬虫技术、页面解析技术和文本预处理等技术提出并设计了一整套微博舆情监控系统。包括微博采集模块、分析模块和服务模块等等,最后通过系统测试表明系统符合预期的效果。

关键词：微博文本倾向性情感分析语义倾向微博监控系统

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面向论坛回帖的文本倾向性分析研究

面向论坛回帖的文本倾向性分析研究

作者：陆彬上海交通大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展,网络论坛已经成为了网络时代的重要组成部分。在论坛中,主题帖固然重要,然而多数人都是通过对所关心的主题帖进行回帖来表达自身的观点,因此论坛中的回帖往往更能反映出社会的舆论倾向。要对网络论坛中的回帖进行... 详细信息

随着互联网的快速发展,网络论坛已经成为了网络时代的重要组成部分。在论坛中,主题帖固然重要,然而多数人都是通过对所关心的主题帖进行回帖来表达自身的观点,因此论坛中的回帖往往更能反映出社会的舆论倾向。要对网络论坛中的回帖进行准确的情感倾向性分析,就必须要把握论坛中的特点,本文首先分析了论坛回帖中的特点,如楼层的层次关系、论坛回帖的语言特点等。本文以论坛回帖为研究对象,提出了一种结合论坛回帖的特点的基于论坛楼层结构的倾向性分析系统,该系统首先提取所需分析的论坛页面的源代码并进行预处理,得出论坛回帖的楼层层次结构形态及各楼层文本内容。接着对各楼层回帖中无意义帖子进行判断,对于长帖子,还要判断其是否与主题帖相关,然后通过机器学习的方法进行分类。对于短帖子,则进行分词以及语法分析操作,结合预先根据论坛回帖语言特点整理得到的情感词词库以及其他常用词库,对短帖进行倾向性分析。最后,根据单个回帖的倾向性以及之前建立的楼层层次结构,得出并统计出主题帖下所有回帖的情感倾向性。实验表明,新系统的判别准确率在80%左右,具有良好的应用前景。

关键词：论坛回帖文本倾向性信息安全论坛楼层结构论坛用语

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基于语义的文本倾向性分析与应用研究

基于语义的文本倾向性分析与应用研究

作者：杨天明江苏大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的迅速发展,如今越来越多的人通过互联网发表他们对商品服务的意见、交流对各种事件的看法,互联网已不仅仅是人们获取信息的仓库,更成为人们发表观点、交流看法的园地,对于互联网用户来说,互联网不仅改变了他们的工作方式... 详细信息

随着互联网技术的迅速发展,如今越来越多的人通过互联网发表他们对商品服务的意见、交流对各种事件的看法,互联网已不仅仅是人们获取信息的仓库,更成为人们发表观点、交流看法的园地,对于互联网用户来说,互联网不仅改变了他们的工作方式,同时也改变了他们的生活方式。通常,人们对某件事物进行评论或者表达自己的观点的时候,常常是具有倾向性的,为了能从这些丰富的信息中提取出有用的信息,文本的倾向性分析研究便应运而生了。对文本的倾向性进行分析,是现在自然语言处理中比较活跃的一个领域,其目的是判断一篇文章对评价对象所持有的倾向是支持还是反对。本文的主要工作概括如下:(1)分析研究了传统的文本倾向性分析方法,并指出了其中的不足。通过对语义信息和语义倾向的理论知识分析,讨论了三种基于语义倾向的语义分析方法。(2)提出一种基于HNC的语义相关度方法计算词语的原始极性算法。在深入研究HNC基本理论的基础上提出了基于HNC概念基元符号体系理论的语义相关度计算方法,根据HNC理论给出了语义相关度计算策略,并实现了概念符号比较的量化计算的详细方法。最后将基于HNC的语义相关度方法运用到词语的原始极性分析上,从而可以较容易也较准确地计算出词语的原始极性。(3)提出一种改进算法计算词语的上下文极性。首先给出文本倾向性算法的整体框架,然后对算法的流程进行了详细的说明。由于忽略句子中的关联词有可能导致极性词的方向或者强度发生错误,所以提出基于上下文的词语的倾向性分析方法来解决这一问题。利用计算极性成分在文本中出现的广度、密度和强度的方法,根据极性词语的分布情况确定评论文本的倾向性。(4)在理论研究的基础上,将文本倾向性分析应用到网络舆情监控系统—国保情报系统中,实验表明,将文本倾向性分析应用到网络舆情监控系统中可提高系统的使用效率。

关键词：语义文本倾向性 HNC理论网络舆情

面向社交网络的文本倾向性比对方法的研究与实现

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面向社交网络的文本倾向性比对方法的研究与实现

作者：刘谦北京交通大学

学位级别：硕士

随着移动网络的普及,以微博为代表的社交网络逐渐成为人们获取信息、表达观点的重要渠道。社交网络中的文本篇幅短,数据量大,有着重要的数据挖掘价值,是舆情分析的重要数据源。文本倾向性比对,即通过比对已知倾向性的文本,确定待分析文... 详细信息

随着移动网络的普及,以微博为代表的社交网络逐渐成为人们获取信息、表达观点的重要渠道。社交网络中的文本篇幅短,数据量大,有着重要的数据挖掘价值,是舆情分析的重要数据源。文本倾向性比对,即通过比对已知倾向性的文本,确定待分析文本的倾向性,是文本倾向性分析的一种手段。文本倾向性分析是自然语言处理和舆情分析等领域的研究热点,以往的研究大多忽视了文本上下文语境包含的潜在情感因素,或者使用神经网络、深度学习等机制,原理复杂,不适于处理微博等短文本数据。针对这些问题,本文提出了一种文本倾向性比对方法,并通过实验验证了其有效性,最后结合Hadoop分布式计算平台进行了系统的设计和实现。本文的主要工作有:1.针对微博等社交网络篇幅短、数据量大的特点,提出了一种文本倾向性比对方法,将待分析文本与代表正向、负向及中性的标准文本进行语义相似度比对,将其分为更相似的一类。此外,还提出了标准文本的选用原则。2.在语义相似度计算方面,提出了融合语义相似度概念及其计算方法。计算相关子空间中的文本相似度以及情感子空间中的文本情感相似度,并将二者结合起来,既利用了情感词和观点词中的显性情感因素,又利用了文本上下文语境中隐含的情感因素,使该语义相似度更适于倾向性分析。3.结合Hadoop分布式计算平台,对使用融合语义相似度的文本倾向性比对方法做了系统实现。由数据采集层通过微博API获取数据,并将其存储在本地数据库。对文本进行并行的预处理后,结合本文提出的倾向性比对方法,并行地分析出文本倾向,提高了数据处理的效率。结果展示层调取倾向性分析结果,并对其进行展示。

关键词：社交网络舆情分析文本倾向性语义相似度 Hadoop

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中文WEB文本倾向性分类研究

中文WEB文本倾向性分类研究

作者：单大力北京交通大学

学位级别：硕士

21世纪是信息爆炸的时代,随着Internet的高速发展,越来越多的信息表现为电子文档的形式,而绝大多数的电子文档都是无序的。文档自动分类技术可以解决信息杂乱现象的问题,并有效地组织和管理这些信息,从而快速、准确、全面地从中找到用... 详细信息

21世纪是信息爆炸的时代,随着Internet的高速发展,越来越多的信息表现为电子文档的形式,而绝大多数的电子文档都是无序的。文档自动分类技术可以解决信息杂乱现象的问题,并有效地组织和管理这些信息,从而快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息。而文本褒贬倾向性分类更是当前研究的一个热点,是网络舆论安全的重要方面。一些常用的文本分类系统是对电子文档进行内容分类,如将文本分为:军事类,医学类,体育类。这种分类系统无法识别文档的倾向性所在。为了维护网络舆论的安全性,我们开发了Web文本倾向性分析系统,该系统的主要任务是通过对文档内容的分析,给出文档的褒贬倾向性分类,从而直接地确定某网络舆论的支持度,对网络舆论的安全维护起到重要作用。本文讨论了多种应用于文本褒贬倾向性分类的核心技术,分析各种方法的优劣所在。建立了合理的语料库,并依据分类实现的准确性和便捷性原则,用C#语言完成了基于四字哈希词典的中文分词模块,分词准确率超过90%。采用褒贬义特征提取技术,向量空间模型构造技术和简单距离向量分类技术完成Web文档褒贬倾向性分析系统的特征提取模块和倾向性分析模块,其分类精度超过80%。

关键词：文本倾向性文档模型分词辞典中文分词机制文本相似度特征提取文本分类

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基于网络信息文本倾向性分析的领域应用研究

基于网络信息文本倾向性分析的领域应用研究

作者：俞飞华东师范大学

学位级别：硕士

随着计算机和互联网技术的迅猛发展,网络已经成为人们获取信息的不可或缺的重要来源。自互联网进入Web2.0时代以来,网民越来越习惯将网络作为自己表达观点、想法、态度的平台,而不只是被动的接受网站所发布的信息。由于大量的用户参与... 详细信息

随着计算机和互联网技术的迅猛发展,网络已经成为人们获取信息的不可或缺的重要来源。自互联网进入Web2.0时代以来,网民越来越习惯将网络作为自己表达观点、想法、态度的平台,而不只是被动的接受网站所发布的信息。由于大量的用户参与到信息的产生,网络信息的内容形式也变得越来越多样化,大量的具有个人观点性的内容充斥着网络。而这些观点对于电子商务、网络信息安全、网络舆情等方面具有非常重要的意义。文本倾向性分析是指通过采集、组织和分析这些文本中的市场、观点、看法、态度、情绪等主观信息,从而对文本的情感倾向做出褒贬判断。这一技术可以广泛的应用于商品评论分析、微博态度分析、社会舆情分析、问答分析与评价等多个方面。本论文以互联网信息中的评论文本为研究基础,利用信息采集、文本处理技术、借助于数据挖掘、计算语言学等领域的理论与方法,以领域应用为研究对象,开展文本倾向性的建模、分析与计算研究,探索文本倾向性分析的新技术与新方法,将其应用于特定领域,并取得良好的效果。本文主要包括以下几个方面：首先,本文介绍了文本倾向性分析的研究背景及意义,国内外研究现状,并阐述了网络信息文本倾向性分析的流程及其中的关键技术。其次系统的介绍了文本分类的相关知识,并研究分析了基于统计和基于语义两种文本倾向性分析的办法,并对这两种主要的文本倾向性分析办法进行优缺点总结。然后在此基础上提出了基于模式抽取和匹配基础上的文本分类算法,并使用两个公开的语料库：中文情感评测语料COAE以及中文情感挖掘语料ChnSentiCorp对算法进行测评,该算法在保持较高性能的同时获得了一个比较理想的准确率。接着对提出的算法进行技术实现并通过对当当网的图书评论、新浪微博利比亚事件、新浪博客利比亚事件、外交部例行记者会实录问答数据进行文本倾向性分析,挖掘出评论内容的长短与情感倾向之间的关系,以及随着时间的变化网民对同一个事件的态度转变。最后,对本文的研究工作进行总结,提出了今后进一步的研究方向。

关键词：网络信息文本倾向性情感分类语义倾向

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基于语义的文本倾向性分析与研究

基于语义的文本倾向性分析与研究

作者：霍宗凡南京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着Internet技术的快速发展,越来越多的网络信息应运而生。然而,人们不再仅仅认为Internet是获取信息的仓库,更成为发表观点、交流看法的园地。对于互联网用户来说,他们可以通过Internet发表对某件热点事件的看法和建议,或了解... 详细信息

近年来,随着Internet技术的快速发展,越来越多的网络信息应运而生。然而,人们不再仅仅认为Internet是获取信息的仓库,更成为发表观点、交流看法的园地。对于互联网用户来说,他们可以通过Internet发表对某件热点事件的看法和建议,或了解相关企业的产品质量和服务;对企业来说,他们可以通过建立产品评论专栏,进行市场调查与分析,了解用户对产品的意见和建议,以改进产品性能和售后服务。为了从大量的网络信息中获取有用的信息,对文本倾向性分析研究的重要性得到了国内外学者的高度重视。对文本的倾向性进行分析,其主要目的是判断评论者对评论对象的情感倾向。本课题的主要工作概括如下:(1)分析了传统的文本倾向性分析方法,并指出了其中的不足。通过对语义信息和语义倾向的理论知识分析,讨论了三种基于语义倾向的语义分析方法。(2)在深入研究HNC基本理论的基础上提一出了基于HNC概念基元符号体系理论的语义相关度计算方法,并给出了语义相关度计算公式。最后将基于HNC的语义相关度方法运用到词语的原始极性计算上。(3)提出一种基于I-SBV极性传递文本倾向性算法。首先给出文本倾向性分析的整体流程,分析了当前流行的三种文本倾向性算法,针对网络评论的特点对SBV极性传递算法进行了改进。最后实验证明了改进算法的有效性。(4)对基于I-SBV极性传递算法的餐馆评论系统进行了整体设计,并详细介绍了各主要模块。本文还分别对餐馆的四个特征项(价格、菜品、环境、服务)进行分析,并定义多个指标来衡量评测结果。

关键词：文本倾向性 HNC理论语义 SBV 餐馆评价

文本倾向性分析用于金融市场波动率与金融信息相互关系的研究

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文本倾向性分析用于金融市场波动率与金融信息相互关系的研究

第四届全国学生计算语言学研讨会

作者：王超李楠李欣丽梁循北京大学计算机科学技术研究所

互联网金融信息对于金融市场的影响在当代已经越来越不可忽视。面对海量的信息,其中大部分为非结构化的文本数据,本论文结合目前已有的文本倾向性算法,把信息的褒贬值作为外部变量加入到针对股价波动率建立的时间序列模型中去,对金融市... 详细信息

互联网金融信息对于金融市场的影响在当代已经越来越不可忽视。面对海量的信息,其中大部分为非结构化的文本数据,本论文结合目前已有的文本倾向性算法,把信息的褒贬值作为外部变量加入到针对股价波动率建立的时间序列模型中去,对金融市场的股价波动率进行预测。实验揭示出金融市场波动率与互联网上金融新闻的相关性,并且提出了一种有效的股市预测方法。

关键词：文本倾向性波动率 SVM 金融预测金融信息

来源： cnki会议评论

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基于机器学习的文本倾向性分析特征选择研究

赤峰学院学报（自然科学版） 2020年第1期36卷 36-38页

作者：唐琳赤峰学院数学与计算机科学学院内蒙古赤峰024000

本文围绕文本倾向性分析的基本流程进行论述,主要研究了以文本情感分析技术为主的倾向性分析,以主观性文本及客观性文本识别为前提,从特征选择算法和特征加权算法方面对现有文本倾向性进行分析,介绍了算法的推导公式及模型训练代码,重... 详细信息

本文围绕文本倾向性分析的基本流程进行论述,主要研究了以文本情感分析技术为主的倾向性分析,以主观性文本及客观性文本识别为前提,从特征选择算法和特征加权算法方面对现有文本倾向性进行分析,介绍了算法的推导公式及模型训练代码,重点涵盖了基于机器学习的文本倾向性分析方法,对其算法复杂性、算法效率和适用范围给出了具体的概括和总结.

关键词：机器学习文本倾向性特征选择特征加权