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面向网络舆情的中文评论文本情感倾向分析研究  
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【英文题名】 Text Sentiment Analysis of Chinese Comments for Online Public Opinion
【作者】 罗亚平;
【导师】 马刚;
【学位授予单位】 东北财经大学;
【学科专业名称】 电子商务
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 东北财经大学
【网络出版投稿时间】 2011-05-10
【关键词】 主观句提取; 情感词库; 文本情感分类; 支持向量机;
【英文关键词】 subjective sentence extraction; emotion lexicon; text sentiment classification; SVM;
【中文摘要】 随着互联网技术的迅速发展,越来越多的网民通过互联网来表达情绪、意见和看法,推动着网络舆情的发展。尤其是Web 2.0技术的发展,博客、论坛、新闻留言版等成为网络舆情的主要载体。近年来,各级地方政府越来越重视网络舆情的监督与控制。网络舆情具有突发性、直接性、匿名性等特点,对于一些负面网络舆情如果引导不当,会对社会的和谐与健康发展产生不利影响。因此,政府及相关管理者需要对网络舆情信息进行挖掘和分析,这对政府把握舆情发展动态、提高网络舆情监控能力有着重要的意义。 网络舆情的倾向分析涉及到文本的情感倾向分析技术。文本的情感倾向分析的主要任务是对文本进行情感分类,即判断文本是正面文本还是负面文本。文本的情感倾向分析是目前自然语言处理领域一个非常热门的研究课题,广泛应用于文本过滤、产品评论挖掘和舆情倾向分析等领域。本文主要是面向网络舆情进行文本的情感倾向分析研究。 本文首先通过查阅文献,总结了现有文本倾向分析的基本方法,然后研究了文本分类的关键技术,包括分词、停用词处理、文本特征选择和文本表示等,对文本分类的整个流程有了清晰的认识。文本的情感分类不同于一般的文本分类。一般的文本分类是基于主题分类,例如,将...
【英文摘要】 With the rapid development of Internet, more and more people express their feelings, opinion and attitude over Internet, which promotes the development of online public opinion. Especially with the development of the technology of Web 2.0, blog, BBS and news message board have become the main vehicles for online public opinion. In recent years, more and more local governments pay attention to supervising and controlling online public opinion. Online public opinion has some characteristics, such as burst, di...
【更新日期】 2011-06-28

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