基于語(yǔ)義情感分析的輿情監(jiān)控系統(tǒng).pdf

1、隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上對(duì)于社會(huì)熱點(diǎn)，公司產(chǎn)品，政治政策等的討論越來(lái)越多。因此，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情的檢測(cè)以及監(jiān)控也成為了非常重要的研究方向。而如何準(zhǔn)確地提取出輿情信息中的話題以及判斷其蘊(yùn)含的情感態(tài)度是輿情監(jiān)控系統(tǒng)中最關(guān)鍵的問(wèn)題之一。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，本文基于普適性的輿情監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景，分析其特征和需求。并且根據(jù)目前已有的輿情監(jiān)控系統(tǒng)的不足缺陷，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于文本語(yǔ)義情感分析的輿情監(jiān)控系統(tǒng)，為輿情監(jiān)控提供智能化高，專業(yè)性強(qiáng)，準(zhǔn)確

2、度高的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控技術(shù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，本文的主要工作包括如下幾個(gè)方面：
　　1、基于輿情監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景，從輿情信息獲取與輿情情感分析兩方面進(jìn)行了現(xiàn)有系統(tǒng)的分析，并闡述其不足之處。
　　2、分析了基于詞向量的話題檢測(cè)算法與情感分析算法，以及其在輿情監(jiān)控系統(tǒng)中的具體應(yīng)用。構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算出詞語(yǔ)的詞向量。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了使用詞向量進(jìn)行輿情話題的新詞發(fā)現(xiàn)以及話題探測(cè)的算法。針對(duì)目前忽視情感分析上下文的輿情系統(tǒng)現(xiàn)狀，提出了基

3、于詞向量的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于進(jìn)行文本情感分析。并針對(duì)算法準(zhǔn)確度進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　3、針對(duì)詞向量模型中對(duì)于中文語(yǔ)法特征描述的不足，提出并實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和詞匯語(yǔ)法特征的情感分析算法。闡述了詞袋模型以及中文語(yǔ)法特征的重要性，并設(shè)計(jì)出將語(yǔ)法特征融入詞袋模型的解決方案。實(shí)現(xiàn)了三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法：樸素貝葉斯分類器，SVM分類器，以及隨機(jī)森林分類器。最后將基于詞向量的情感分析算法與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析算法通過(guò)提升樹(shù)的模型進(jìn)行融合，以完

4、成不同模型之間的互補(bǔ)。
　　4、針對(duì)輿情監(jiān)控系統(tǒng)的具體場(chǎng)景要求，提出了輿情監(jiān)控系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過(guò)將輿情監(jiān)控系統(tǒng)劃分為離線部分和在線部分，在減少在線計(jì)算開(kāi)銷的同時(shí)保證了用戶交互的實(shí)時(shí)性。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)義情感分析的輿情監(jiān)控系統(tǒng)，支持用戶自定義監(jiān)控計(jì)劃，設(shè)置預(yù)警，查看輿情監(jiān)控結(jié)果，對(duì)輿情監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行反饋等功能，并對(duì)系統(tǒng)功能進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。
　　系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證結(jié)果標(biāo)明，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的基于語(yǔ)義情感分析的輿情監(jiān)控系統(tǒng)具有新詞識(shí)別