BBS主觀傾向分析.pdf

1、在社會主義民主政治以及和諧社會發(fā)展的過程中,論壇BBS已成為人們交流意見和發(fā)表評論的重要平臺。為了及時采集BBS輿論信息,掌握BBS熱點話題評論內(nèi)容的觀點、態(tài)度和情感傾向,監(jiān)管和凈化BBS網(wǎng)絡環(huán)境,為黨政機構(gòu)和相關部門提供民眾意見傾向,以便快速和科學的決策,而BBS主觀傾向分析則是BBS輿論監(jiān)管的重要手段之一。在國外,英國科波拉軟件公司的“感情色彩”軟件能判斷媒體文章對政黨政策或網(wǎng)絡產(chǎn)品評論信息所持評價態(tài)度和情感傾向。在國內(nèi),方正智思輿

2、情監(jiān)測分析系統(tǒng)幫助監(jiān)管部門對網(wǎng)絡輿論信息進行評估、分析和規(guī)劃輿情內(nèi)容,形成輿情預警信息。
　　 基于機器學習和語義模式的BBS文本傾向性研究都是將文檔看作是詞或模式的集合,根據(jù)計算或查找這些短語或模式的傾向性值,將計算結(jié)果累加得到整個將要判斷評論性文檔的BBS文本傾向性值；然而并沒有將觀點評價對象和對應的極性情感傾向進行細化和對應并且忽略了句子語法結(jié)構(gòu)中主謂與動賓結(jié)構(gòu)間的連動關系,導致BBS熱點的主題詞對應的情感詞極性傾向判斷偏

3、差和BBS文本傾向分析的不準確。BBS主觀傾向性分析的數(shù)據(jù)獲取具有復雜性和多樣性,常常與討論的熱點主題相關,具有隨意性、廣泛性、領域獨特性和實效性。因此,本文首先對BBS主題的觀點評價對象和相應的極性傾向進行細化與對應；然后結(jié)合極性情感詞典、基于語法結(jié)構(gòu)的依存句法分析Parsing以及主題極性識別算法進行BBS主觀傾向分析,利用一種改進的基于上下文的傾向分析方法計算主題極性傾向值；最后進行極性主題、焦點主題和敏感主題分析和發(fā)現(xiàn),利用傾向

4、離散度的時間變化來發(fā)現(xiàn)主題走勢,并進行對比實驗驗證在主題識別和對應極性傾向判斷的準確率方面上本文的BBS主觀傾向分析方法具有更高的有效性和可行性。
　　 主要工作:
　　 (1)利用Html和DOM抽取非結(jié)構(gòu)化的BBS文本信息,進行禁用詞過濾后完成中文分詞預處理并以XML方式存儲。
　　 (2)提出基于極性情感詞典、依存句法分析技術Parsing和主題極性傾向識別算法的方法,分析主題詞和對應極性情感詞的極性傾向以

5、進行BBS主觀傾向分析。建立與整合正負情感詞典和否定詞典,計算句子的傾向值提取BBS評論內(nèi)容中具有情感描述項的主題傾向旬,并利用主題極性傾向識別算法計算基于上下文的詞語極性傾向值。
　　 (3)提出一種改進的計算上下文極性的方法,通過添加主題識別標記和主謂與動賓結(jié)構(gòu)之間的連動關系,彌補SBV(Subjective-Verb,語法中的主謂結(jié)構(gòu)關系)極性傳遞算法主題詞判斷錯誤和極性詞極性傾向判斷偏差的問題。
　　 (4)進行