在線新聞文本的讀者情緒預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與Web2.0時(shí)代的到來，在線新聞作為主要的網(wǎng)絡(luò)信息載體，已經(jīng)成為人們獲取新聞資訊的主要渠道。其內(nèi)容與形式也不斷創(chuàng)新，允許用戶通過情緒投票直接抒發(fā)自己對(duì)新聞事件的情緒。了解用戶對(duì)新聞事件的態(tài)度和情緒變化，可以輔助在線新聞服務(wù)商理解用戶偏好，同時(shí)有助于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析和監(jiān)控。因此，如何準(zhǔn)確地對(duì)用戶的情緒進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文分析并總結(jié)了讀者情緒預(yù)測(cè)在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，結(jié)合目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)

2、域高度關(guān)注的LDA主題模型及多標(biāo)簽分類技術(shù)，對(duì)新聞文本引發(fā)的讀者情緒自動(dòng)判別和預(yù)測(cè)進(jìn)行了深入研究，主要工作包括：
　　第一，首次提出將讀者情緒預(yù)測(cè)作為多標(biāo)簽分類問題。由于現(xiàn)有讀者情緒預(yù)測(cè)方法大多將讀者情緒預(yù)測(cè)作為單標(biāo)簽分類任務(wù)，這與人類直覺及對(duì)讀者情緒進(jìn)行大規(guī)模統(tǒng)計(jì)結(jié)果不符。本文在對(duì)讀者情緒投票數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了使用多標(biāo)簽分類方法解決讀者情緒預(yù)測(cè)問題的正確性。
　　第二，提出一種讀者情緒自動(dòng)標(biāo)注方法。本文設(shè)

3、計(jì)了一種讀者情緒多標(biāo)簽標(biāo)注算法，該算法創(chuàng)新性地利用讀者情緒投票數(shù)據(jù)，采用基于閾值的方法，實(shí)現(xiàn)了讀者情緒的自動(dòng)標(biāo)注。避免了傳統(tǒng)手工標(biāo)注方法工作量大、標(biāo)注結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。
　　第三，提出一種多標(biāo)簽監(jiān)督的情緒-主題模型。在深入分析LDA主題模型的基礎(chǔ)上，增加一層隱含的讀者情緒，并利用讀者情緒反饋信息對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)督。與傳統(tǒng)模型相比，該模型能夠更加有效地利用文本語義信息，取得了更加準(zhǔn)確的情緒預(yù)測(cè)結(jié)果。
　　本文在真實(shí)的新浪社會(huì)新聞數(shù)