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基于领域文法的微博舆情分析方法及其应用
被引量：
1
1
作者
张露晨
张良
+3 位作者
孙昊良
方芳
曹阳
曹存根
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第8期43-49,共7页
传统的舆情分析方法存在两个缺陷:由于缺少对舆情文本必要的语义处理,传统的基于关键词或热词的网络舆情分析方法往往分析结果不准确,即漏判率和假阳性比较高;在舆情发展初期,由于数据稀疏,一般不能及时发现舆情"苗头"。针对...
传统的舆情分析方法存在两个缺陷:由于缺少对舆情文本必要的语义处理,传统的基于关键词或热词的网络舆情分析方法往往分析结果不准确,即漏判率和假阳性比较高;在舆情发展初期,由于数据稀疏,一般不能及时发现舆情"苗头"。针对这些问题,提出一种基于领域文法的分析方法对微博文法进行分析,并给出一套通用的领域文法的设计原则以及分析方法。基于领域文法的方法与统计方法相比主要的优点和创新点包括:领域文法可以在数据稀疏的情况下依然可以很好的工作;领域文法的方式不需要对信息进行统计,不会受到距离的影响;领域文法的方法可以很好地提取真正有用的信息而不会像统计方法易受到词搭配的影响。为论证该方法,选择贪腐类舆情作为一个验证应用。实验表明,贪腐舆情文法很好地对贪腐类微博舆情文本内容进行识别和提取,从而达到贪腐舆情监控的目的。
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关键词
微博舆情分析
领域文法
文法设计
反贪腐领域
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职称材料
基于词类和搭配的微博舆情文本聚类方法研究
被引量：
2
2
作者
王恒静
曹存根
高尚
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期57-65,共9页
微博是近年出现的新型互联网信息交流平台,它具有主题分散、体量短小、文体自由等特性,它能对社会产生巨大的影响,所以信息监管部门和商业企业对基于微博信息的舆情分析都有迫切需求.提出了基于搭配的文本聚类新方法,该方法先进行微博...
微博是近年出现的新型互联网信息交流平台,它具有主题分散、体量短小、文体自由等特性,它能对社会产生巨大的影响,所以信息监管部门和商业企业对基于微博信息的舆情分析都有迫切需求.提出了基于搭配的文本聚类新方法,该方法先进行微博文本预处理,然后利用词类模型进行自动抽取有效搭配,最后基于有效搭配的模型进行文本聚类.实验证明利用词类文本聚类方法比传统文本聚类方法性能提高6.3%,而本文方法比利用词类文本聚类方法性能提升了16.8%,结果显示了本方法的有效性.
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关键词
微博舆情分析
词义类簇
搭配
相似度
文本聚类
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职称材料
题名
基于领域文法的微博舆情分析方法及其应用
被引量：
1
1
作者
张露晨
张良
孙昊良
方芳
曹阳
曹存根
机构
国家计算机网络应急技术处理协调中心
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
广西师范大学计算机科学与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第8期43-49,共7页
基金
国家自然科学基金项目(91224006
61035004
+2 种基金
61173063
61203284)
科技部项目(201303107)
文摘
传统的舆情分析方法存在两个缺陷:由于缺少对舆情文本必要的语义处理,传统的基于关键词或热词的网络舆情分析方法往往分析结果不准确,即漏判率和假阳性比较高;在舆情发展初期,由于数据稀疏,一般不能及时发现舆情"苗头"。针对这些问题,提出一种基于领域文法的分析方法对微博文法进行分析,并给出一套通用的领域文法的设计原则以及分析方法。基于领域文法的方法与统计方法相比主要的优点和创新点包括:领域文法可以在数据稀疏的情况下依然可以很好的工作;领域文法的方式不需要对信息进行统计,不会受到距离的影响;领域文法的方法可以很好地提取真正有用的信息而不会像统计方法易受到词搭配的影响。为论证该方法,选择贪腐类舆情作为一个验证应用。实验表明,贪腐舆情文法很好地对贪腐类微博舆情文本内容进行识别和提取,从而达到贪腐舆情监控的目的。
关键词
微博舆情分析
领域文法
文法设计
反贪腐领域
Keywords
Microblogging public opinion analysis Domain-specific grammar Grammar design Anti-corruption domain
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于词类和搭配的微博舆情文本聚类方法研究
被引量：
2
2
作者
王恒静
曹存根
高尚
机构
江苏科技大学计算机科学与工程学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期57-65,共9页
基金
人工智能四川省重点实验室开放基金(2012RYJ04)
中科院智能信息处理重点实验室开放课题(IIP2013-1)
文摘
微博是近年出现的新型互联网信息交流平台,它具有主题分散、体量短小、文体自由等特性,它能对社会产生巨大的影响,所以信息监管部门和商业企业对基于微博信息的舆情分析都有迫切需求.提出了基于搭配的文本聚类新方法,该方法先进行微博文本预处理,然后利用词类模型进行自动抽取有效搭配,最后基于有效搭配的模型进行文本聚类.实验证明利用词类文本聚类方法比传统文本聚类方法性能提高6.3%,而本文方法比利用词类文本聚类方法性能提升了16.8%,结果显示了本方法的有效性.
关键词
微博舆情分析
词义类簇
搭配
相似度
文本聚类
Keywords
micro-blog public opinion analysis
word sense cluster
collocation
similarity
text clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于领域文法的微博舆情分析方法及其应用
张露晨
张良
孙昊良
方芳
曹阳
曹存根
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于词类和搭配的微博舆情文本聚类方法研究
王恒静
曹存根
高尚
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
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