網(wǎng)絡(luò)評論觀點知識發(fā)現(xiàn)研究
發(fā)布時間:2021-02-16 00:53
當今的中國,客觀存在兩個社會輿論場,一個是以報紙、廣播電視等為主流媒體的社會輿論場,一個是以互聯(lián)網(wǎng)和近幾年來興起的Web2.0應(yīng)用為平臺的民間輿論場。在新的Web2.0環(huán)境下,基于互聯(lián)網(wǎng)的社會輿論平臺除了原有的網(wǎng)站新聞評論、BBS等形式外,又涌現(xiàn)出了聚合新聞(RSS)、維基百科(Wiki)、QQ等即時通信工具(IM)、(微)博客、播客、淘寶與易趣綜合的商務(wù)平臺等新形式,使得網(wǎng)絡(luò)當中的評論信息量得到了快速增長。目前我國網(wǎng)民規(guī)模已經(jīng)進入發(fā)展平臺期,手機成為新增網(wǎng)民的第一主力,微博、社區(qū)等微內(nèi)容成為網(wǎng)絡(luò)評論觀點的主要來源,及時性、開放性、交互性、思想性、草根性成為網(wǎng)絡(luò)評論信息的新特征,深深影響著人們生活的各個領(lǐng)域,改變了社會輿論生成演變與聚合的機制,拓展了社會輿論的傳播空間。在Web2.0環(huán)境下,人們普遍感到,獲得觀點已經(jīng)與獲取信息同等重要,但要想從中獲得體現(xiàn)價值的觀點信息卻變得越來越困難。究其原因在于:一是由于發(fā)表評論的人角度或目的不同,評論觀點經(jīng)常是正面和負面意見相混合,從中準確獲取評論信息將花費很多時間和精力;二是由于以Web2.0應(yīng)用為平臺的民間輿論場的信息源受到較大的污染,網(wǎng)絡(luò)評論...
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:141 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
觀點挖掘研究論文年載文量折線圖
Mind Common Sentics”作為情感常識類知識獲取的平臺和從短知信息的工具[5]。以 Andres Montoyo 為核心的作者群主要包括Ralf Steinberger、Mijail Kabadjov 等,他們的研究涉及機器學(xué)習(xí)本和數(shù)據(jù)挖掘等,研究成果主要有“A Survey on the Role of Analysis”此文研究否定在情感分析中的作用,并用各種計量方感分析中水平表示法、否定字的檢測和否定的范圍等問題,此條件和遇到的挑戰(zhàn)[6],“Computational approaches to subjectivity aPresent and envisaged methods and applications”文中對觀點挖掘簡短概述,此外分析了目前觀點挖掘研究面臨的挑戰(zhàn),展望了發(fā)展前景,以及它們在其他自然語言處理任務(wù)及相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用最大的作者是美國康奈爾大學(xué)的 Bo Pang,伊利諾伊大學(xué)的 Mi們共同的特征是長期致力于數(shù)據(jù)挖掘、Web 挖掘和文本挖掘的體現(xiàn)了作者的學(xué)術(shù)思想,是文章中的核心和精髓,反映觀點挖沿,圖 1.2 表示高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。
量空間模型模型(VSM:Vector Space Model)把對文本內(nèi)容的處理簡。它以空間上的相似度表達語義的相似度,直觀易懂。當量,就可以通過計算向量之間的相似性來度量文檔間的相氏距離 Dist(x,y),向量內(nèi)積 Sim(x,y),向量夾角余弦離是文本處理中最常用的相似性度量方式,如圖 2.1 所示
【參考文獻】:
期刊論文
[1]語義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)字圖書館知識發(fā)現(xiàn)的維度框架研究[J]. 陳曉美,畢強,滕廣青,晁亞男,周珊珊. 情報學(xué)報. 2014 (02)
[2]基于領(lǐng)域本體的知識庫多層次文本聚類研究——以中華烹飪文化知識庫為例[J]. 洪韻佳,許鑫. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2013(12)
[3]科研本體知識庫數(shù)據(jù)建設(shè)研究[J]. 李建偉,宋文,湯怡潔,劉毅,王興蘭. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2013(11)
[4]社會化網(wǎng)絡(luò)評論觀點挖掘的研究熱點與應(yīng)用進展[J]. 陳曉美,王付國,吳宏偉,孫中秋. 情報科學(xué). 2013(11)
[5]結(jié)合LDA和譜聚類的多文檔摘要[J]. 付玲,張暉. 計算機工程與應(yīng)用. 2013(16)
[6]公眾議題知識庫的多層本體設(shè)計[J]. 張鵬翼,周妍,袁興福. 圖書情報工作. 2013(13)
[7]不確定數(shù)據(jù)聚類算法研究[J]. 張亞昕. 計算技術(shù)與自動化. 2013(02)
[8]基于LDA的中文文本相似度計算[J]. 孫昌年,鄭誠,夏青松. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2013(01)
[9]利用LDA的領(lǐng)域新興主題探測技術(shù)綜述[J]. 范云滿,馬建霞. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2012(12)
[10]網(wǎng)絡(luò)評論現(xiàn)狀與發(fā)展研究綜述[J]. 賀立凱. 今傳媒. 2012(06)
博士論文
[1]文本情感分類及觀點摘要關(guān)鍵問題研究[D]. 張冬梅.山東大學(xué) 2012
[2]主題模型及其在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用研究[D]. 張小平.北京交通大學(xué) 2011
[3]基于概率生成模型的文本主題建模及其應(yīng)用[D]. 丁軼群.浙江大學(xué) 2010
[4]基于意見挖掘通用框架的情感極性強度模糊性研究[D]. 寇廣增.武漢大學(xué) 2010
[5]互聯(lián)網(wǎng)文本聚類與檢索技術(shù)研究[D]. 孟憲軍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[6]WEB文本情感分類中關(guān)鍵問題的研究[D]. 陳博.北京郵電大學(xué) 2008
[7]基于Web的實體信息搜索與挖掘研究[D]. 包勝華.上海交通大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于Mapreduce計算模型的專利技術(shù)—功效—應(yīng)用圖構(gòu)建與應(yīng)用研究[D]. 陳晨.北京工業(yè)大學(xué) 2013
[2]面向網(wǎng)絡(luò)論壇的動態(tài)主題建模與文本摘要[D]. 任昭春.山東大學(xué) 2012
[3]漢語專業(yè)領(lǐng)域命名實體語義關(guān)系自動抽取研究[D]. 趙君喆.華中師范大學(xué) 2007
本文編號:3035842
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:141 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
觀點挖掘研究論文年載文量折線圖
Mind Common Sentics”作為情感常識類知識獲取的平臺和從短知信息的工具[5]。以 Andres Montoyo 為核心的作者群主要包括Ralf Steinberger、Mijail Kabadjov 等,他們的研究涉及機器學(xué)習(xí)本和數(shù)據(jù)挖掘等,研究成果主要有“A Survey on the Role of Analysis”此文研究否定在情感分析中的作用,并用各種計量方感分析中水平表示法、否定字的檢測和否定的范圍等問題,此條件和遇到的挑戰(zhàn)[6],“Computational approaches to subjectivity aPresent and envisaged methods and applications”文中對觀點挖掘簡短概述,此外分析了目前觀點挖掘研究面臨的挑戰(zhàn),展望了發(fā)展前景,以及它們在其他自然語言處理任務(wù)及相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用最大的作者是美國康奈爾大學(xué)的 Bo Pang,伊利諾伊大學(xué)的 Mi們共同的特征是長期致力于數(shù)據(jù)挖掘、Web 挖掘和文本挖掘的體現(xiàn)了作者的學(xué)術(shù)思想,是文章中的核心和精髓,反映觀點挖沿,圖 1.2 表示高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。
量空間模型模型(VSM:Vector Space Model)把對文本內(nèi)容的處理簡。它以空間上的相似度表達語義的相似度,直觀易懂。當量,就可以通過計算向量之間的相似性來度量文檔間的相氏距離 Dist(x,y),向量內(nèi)積 Sim(x,y),向量夾角余弦離是文本處理中最常用的相似性度量方式,如圖 2.1 所示
【參考文獻】:
期刊論文
[1]語義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)字圖書館知識發(fā)現(xiàn)的維度框架研究[J]. 陳曉美,畢強,滕廣青,晁亞男,周珊珊. 情報學(xué)報. 2014 (02)
[2]基于領(lǐng)域本體的知識庫多層次文本聚類研究——以中華烹飪文化知識庫為例[J]. 洪韻佳,許鑫. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2013(12)
[3]科研本體知識庫數(shù)據(jù)建設(shè)研究[J]. 李建偉,宋文,湯怡潔,劉毅,王興蘭. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2013(11)
[4]社會化網(wǎng)絡(luò)評論觀點挖掘的研究熱點與應(yīng)用進展[J]. 陳曉美,王付國,吳宏偉,孫中秋. 情報科學(xué). 2013(11)
[5]結(jié)合LDA和譜聚類的多文檔摘要[J]. 付玲,張暉. 計算機工程與應(yīng)用. 2013(16)
[6]公眾議題知識庫的多層本體設(shè)計[J]. 張鵬翼,周妍,袁興福. 圖書情報工作. 2013(13)
[7]不確定數(shù)據(jù)聚類算法研究[J]. 張亞昕. 計算技術(shù)與自動化. 2013(02)
[8]基于LDA的中文文本相似度計算[J]. 孫昌年,鄭誠,夏青松. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2013(01)
[9]利用LDA的領(lǐng)域新興主題探測技術(shù)綜述[J]. 范云滿,馬建霞. 現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2012(12)
[10]網(wǎng)絡(luò)評論現(xiàn)狀與發(fā)展研究綜述[J]. 賀立凱. 今傳媒. 2012(06)
博士論文
[1]文本情感分類及觀點摘要關(guān)鍵問題研究[D]. 張冬梅.山東大學(xué) 2012
[2]主題模型及其在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用研究[D]. 張小平.北京交通大學(xué) 2011
[3]基于概率生成模型的文本主題建模及其應(yīng)用[D]. 丁軼群.浙江大學(xué) 2010
[4]基于意見挖掘通用框架的情感極性強度模糊性研究[D]. 寇廣增.武漢大學(xué) 2010
[5]互聯(lián)網(wǎng)文本聚類與檢索技術(shù)研究[D]. 孟憲軍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[6]WEB文本情感分類中關(guān)鍵問題的研究[D]. 陳博.北京郵電大學(xué) 2008
[7]基于Web的實體信息搜索與挖掘研究[D]. 包勝華.上海交通大學(xué) 2008
碩士論文
[1]基于Mapreduce計算模型的專利技術(shù)—功效—應(yīng)用圖構(gòu)建與應(yīng)用研究[D]. 陳晨.北京工業(yè)大學(xué) 2013
[2]面向網(wǎng)絡(luò)論壇的動態(tài)主題建模與文本摘要[D]. 任昭春.山東大學(xué) 2012
[3]漢語專業(yè)領(lǐng)域命名實體語義關(guān)系自動抽取研究[D]. 趙君喆.華中師范大學(xué) 2007
本文編號:3035842
本文鏈接:http://www.sikaile.net/xinwenchuanbolunwen/3035842.html
最近更新
教材專著