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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的不斷增長(zhǎng),人們開始習(xí)慣于在網(wǎng)上對(duì)熱點(diǎn)事件發(fā)表自己的看法和態(tài)度。然而,某些網(wǎng)民對(duì)敏感事件發(fā)表不實(shí)言論,或者借機(jī)煽動(dòng)人們的不滿情緒,這些行為都會(huì)對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定造成威脅。因而,各級(jí)政府和有關(guān)部門已經(jīng)開始使用網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題。
現(xiàn)有的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多采用基于統(tǒng)計(jì)和關(guān)鍵詞的方法,在詞語(yǔ)層面進(jìn)行分析,為了保證分析速度,需要進(jìn)行特征提取以降低文本向量的維度,而這樣做會(huì)損失大量的特征和語(yǔ)義信息,導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。本文針
2、對(duì)上述問(wèn)題,嘗試將主題模型引入輿情監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,用于代替空間向量模型中的詞語(yǔ)特征。相比傳統(tǒng)系統(tǒng),使用主題模型可以在提升分類、輿情判決等算法的準(zhǔn)確度的前提下,進(jìn)一步減少特征矩陣的維度,同時(shí)可以利用文本的主題表示生成關(guān)鍵詞、摘要等輔助信息。本文主要內(nèi)容為:
1.研究了常見(jiàn)分類算法在主題模型下的性能,并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出了一種基于主題特征和SVM的細(xì)粒度文本分類方法,測(cè)試結(jié)果表明,在模型參數(shù)適當(dāng)?shù)那疤嵯拢瑢?duì)于長(zhǎng)文本,該方法可以在減少99%
3、特征的情況下保持較好的分類性能,并能為輿情決策提供重要參考標(biāo)準(zhǔn)。
2.提出了一種針對(duì)單頁(yè)面輿情的判決模型,該模型以主題特征為核心,綜合詞語(yǔ)、行文風(fēng)格、作者等傳統(tǒng)特征,能對(duì)不同類別的頁(yè)面進(jìn)行輿情判決,并通過(guò)決策樹實(shí)驗(yàn)證明了該模型的有效性。
3.提出了一種基于主題特征的關(guān)鍵字和最短摘要提取算法。該算法使用已訓(xùn)練模型作為“相關(guān)領(lǐng)域信息”,可以提取單個(gè)文本的關(guān)鍵詞和摘要。
4.詳細(xì)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的分析子
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