網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)媒體對社會很多領(lǐng)域的影響越來越大，因此分析網(wǎng)絡(luò)輿情具有極其重要的意義。在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)輿情研究中，網(wǎng)絡(luò)信息獲取、檢索、聚類等方面的基礎(chǔ)性技術(shù)已經(jīng)基本成熟并得到了大規(guī)模的應(yīng)用，但是往往忽視對網(wǎng)民評論的情感傾向性因素。研究大多數(shù)從熱點話題及其發(fā)現(xiàn)的角度進(jìn)行輿情分析，而依據(jù)情感傾向性特性區(qū)分，目前研究的很少且不夠深入。
　　當(dāng)前階段，網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析遇到的瓶頸是：
　?。?）到目前為止，由于有關(guān)自然語言處理技術(shù)

2、的研究不是十分充分，所以基于語義模式分析的方法很難在實際中得到應(yīng)用；
　?。?）目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的傾向性分析方法都是監(jiān)督學(xué)習(xí)的，這會導(dǎo)致分析效果取決于訓(xùn)練集的大小與質(zhì)量，同時具有很強(qiáng)的領(lǐng)域依賴性，一旦本領(lǐng)域獲取的知識不足時，就會使精確度下降或復(fù)雜性升高。
　　針對上述問題，本文對網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析理論和技術(shù)方面進(jìn)行深入研究，包括遷移學(xué)習(xí)、Markov邏輯網(wǎng)、不確定大超圖等。通過跨領(lǐng)域知識遷移的分析方法——基于Markov邏輯