本文選題：網(wǎng)絡(luò)評(píng)論　切入點(diǎn)：文本挖掘　出處：《今傳媒》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Web2.0帶來了信息傳播的根本性變革,信息不僅僅總量大,更體現(xiàn)了及時(shí)性、流動(dòng)性的特點(diǎn)。對(duì)于信息的掌握、分析和運(yùn)用,利用文本挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的信息提取,可以說是近年來的熱點(diǎn)領(lǐng)域。本文重點(diǎn)探討網(wǎng)絡(luò)評(píng)論中具有較強(qiáng)應(yīng)用性的四種分析:主題詞提取、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、輿情分析以及情感強(qiáng)度分析,這四種分析都是以計(jì)算機(jī)文本挖掘?yàn)榧夹g(shù)支持,是新聞學(xué)、傳播學(xué)、營(yíng)銷學(xué)以及社會(huì)學(xué)研究中具有較強(qiáng)應(yīng)用性的領(lǐng)域。
[Abstract]:Web2.0 has brought about a fundamental change in the dissemination of information. The information is not only a large amount of information, but also embodies the characteristics of timeliness and fluidity. For the mastery, analysis and application of information, text mining technology is used to extract information from network comments. It can be said that it is a hot field in recent years. This paper mainly discusses four kinds of analysis that have strong application in network comment: subject word extraction, social network analysis, public opinion analysis and emotion intensity analysis. These four kinds of analysis are supported by computer text mining, and they are applied fields in journalism, communication, marketing and sociology.
【作者單位】： 中國(guó)傳媒大學(xué)南廣學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目:“多媒體教學(xué)語言識(shí)別技術(shù)應(yīng)用研究”(15KJD520007)
【分類號(hào)】：TP391.1

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9 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：1589780