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文檔簡介
1、隨著Web2.0技術的發(fā)展,網絡已經成為網民發(fā)表觀點言論的重要渠道。如今,越來越多的網民在博客、論壇、評論互動和新聞組里發(fā)表他們關于社會時事和現象的態(tài)度和看法。而其中許多評論信息在很大程度上可以反映輿論觀點。對于政府機構來說,輿論觀點在指導他們制定信息宣傳計劃和政策時非常重要。因此,輿論觀點的發(fā)現具有重要意義,而網絡評論是網絡輿論分析的一個重要的數據源。
網絡評論分析已經進行了很多的研究,但是目前關于這方面的研究大多僅僅關注情
2、感分類,這種情感分類將網民的情感分成三類:正向的、負向的和中立的。為了獲取更豐富的情感,同時考慮同一事件不同區(qū)域的網民可能呈現不同的觀點分布,本文提出了一種基于網絡評論的情感和區(qū)域分布的觀點社群發(fā)現的方法。首先,本文根據情感相似性,運用聚類的方法把網民的評論劃分成不同的觀點社群;然后,本文定義了最長有序情感句,提出了最長有序情感句挖掘算法來提取每個觀點社群中的代表性觀點;最后,本文研究每個觀點社群的區(qū)域分布,并將每個觀點社群的區(qū)域分布情
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