基于Web輿情的意見挖掘關鍵技術研究.pdf

1、近年來，Web輿情頻繁發(fā)生，特別是互聯(lián)網(wǎng)上一些帶有敏感內容的事件、國內外的重大事件，往往會在極短的時間內就引起全國網(wǎng)民的關注，形成Web輿情事件，嚴重威脅國家安全。在這些Web輿情事件中，網(wǎng)民所發(fā)表的意見對左右輿情的走向具有重要的作用，甚至被視為輿情的“核心”。因此，快速準確地了解網(wǎng)民意見對分析輿情發(fā)展態(tài)勢、把握輿情走向有著非常重要的意義。但是，國內外現(xiàn)有的Web輿情預警系統(tǒng)并沒有進行深入的意見挖掘，而只是強調了輿情事件的識別。

2、　　本文在輿情理論分析的基礎上，將意見挖掘技術運用到Web輿情預警系統(tǒng)中，以達到及時掌握網(wǎng)民意見、引導輿情走向的目的。意見挖掘就是利用自然語言處理技術自動地提取主觀性文本中所包含的情感傾向以及評價對象。傳統(tǒng)的意見挖掘是基于產品評論語料的，而Web輿情的語料則是新聞報道等以事實為主的客觀性文本。因此，傳統(tǒng)的意見挖掘并不能準確有效地發(fā)現(xiàn)Web輿情事件中網(wǎng)民所發(fā)表的意見。
　　本文依據(jù)Web輿情語料的特點，提出了基于動態(tài)知識庫的細顆粒度

3、Web輿情意見挖掘方法，該方法不但能從整體上分析網(wǎng)民對一個Web輿情事件的情感傾向，而且可以有效地挖掘意見所評價的對象，即意見主題。在情感傾向分析方面，本文構造了一種結構新穎的情感詞典，該詞典考慮了詞性對詞語情感值的影響。同時，還提出了基于投票策略的情感傾向分析方法，該方法結合程度副詞、否定詞、以及標點符號的影響，可以更加準確地計算網(wǎng)民意見的情感傾向值。最后，本文將所提出的方法應用到Web輿情預警系統(tǒng)中，并取得了較好的結果，證明了本文所