面向微博的文本質(zhì)量評(píng)估與分類技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、微博每時(shí)每刻都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的新內(nèi)容，其中成分非常復(fù)雜。對(duì)需要獲取信息的用戶而言，只有極小的一部分符合其需求，因此從微博的信息海洋中尋找出質(zhì)量高的內(nèi)容是十分必要的。通俗化的、表達(dá)情感的語(yǔ)句多為比較主觀的句子，文本主客觀分類是文本情感傾向性分析的前提，也是意見(jiàn)持有者提取等研究課題的基礎(chǔ)。作為一種預(yù)前處理，主客觀句分類的研究有極其重要的意義?；诖?，本文研究了面向微博的文本質(zhì)量評(píng)估與主客觀分類技術(shù)。
　　文本質(zhì)量評(píng)估方面，本文首先對(duì)T

2、witter數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾除非英文文本、除停用詞、文本內(nèi)容去重等預(yù)處理，然后提出以網(wǎng)址的內(nèi)容作為文本信息擴(kuò)展。以225個(gè)Twitter話題模擬推薦系統(tǒng)服務(wù)的用戶，計(jì)算了每條推文與每個(gè)話題的相似度。接著通過(guò)用戶特征和文本特征訓(xùn)練的分類器，計(jì)算了每條推文的重要度，最后結(jié)合相似度和重要度完成了對(duì)每條推文的質(zhì)量評(píng)估。
　　主客觀分類方面，本文改進(jìn)2-POS模式，提出了2-both-POS模式，以詞性組合組成每個(gè)文本句子的詞性特征，進(jìn)行了主客

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