微博輿情挖掘技術的研究與應用.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術的持續(xù)發(fā)展，使得微博等新媒體越來越成為信息發(fā)布和共享的新平臺，然而信息的傳播也伴隨著大量的虛假、暴力、反動等信息，嚴重影響人們的正常生活。因此，我們有必要盡快建立適應新形勢下的網(wǎng)絡輿情挖掘模型。
　　論文研究應用以微博為代表的短文本輿情挖掘技術，重點對微博特征提取與表示、話題發(fā)現(xiàn)與追蹤以及話題情感分析等技術進行了研究。在微博特征提取與表示方面，本文提出了一種基于語義的圖結構模型，將微博特征詞映射為圖模型的結點，將依存句法

2、關系映射為圖模型的邊。該模型充分考慮了文本的語義信息，有效克服了傳統(tǒng)方法中語義缺失的弊端。在話題發(fā)現(xiàn)與追蹤技術方面，利用Single-Pass算法實現(xiàn)微博話題的發(fā)現(xiàn)，并對算法存在的問題進行了優(yōu)化改進；通過對單條微博與微博話題影響力的定義和度量，實現(xiàn)微博熱點話題的識別與提取。在話題情感分析領域，論文首先在褒貶義詞典中挑選情感傾向明顯的詞語作為種子情感詞，并利用同義詞詞林擴展獲得較完整的情感詞庫，然后再結合依存句法分析盡量消除上下文環(huán)境對情