網(wǎng)絡信息的情感傾向分類技術(shù)研究.pdf

1、隨著國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡媒體的影響力越來越大。人們在網(wǎng)上交流信息，發(fā)表觀點、宣泄情緒，由此產(chǎn)生了網(wǎng)絡輿情。隨著出現(xiàn)越來越多有較大負面影響力的網(wǎng)絡公共事件，相關(guān)國家部門已加強了對網(wǎng)絡信息的收集、分析，并對相關(guān)設施進行了投資，由此產(chǎn)生了相應的網(wǎng)絡信息監(jiān)控系統(tǒng)。網(wǎng)絡信息監(jiān)控系統(tǒng)通過實時采集網(wǎng)絡信息，運用相關(guān)技術(shù)高效地分析數(shù)據(jù)，為用戶有效監(jiān)測網(wǎng)絡敏感信息，分析網(wǎng)絡輿情，降低成本提供了良好的支持。
　　本文重點對網(wǎng)絡信息監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵

2、技術(shù)——文本情感分析進行了研究，對現(xiàn)有的技術(shù)方法進行改進來解決網(wǎng)絡信息監(jiān)控系統(tǒng)中遇到的問題，在此基礎上設計實現(xiàn)了網(wǎng)絡信息監(jiān)控原型系統(tǒng)。本文的工作主要集中在以下方面：
　　1.對現(xiàn)有機器學習方法在通用文本測試集上進行了比較研究?，F(xiàn)有的對中文文本情感信息分類的研究的實驗數(shù)據(jù)多集中于單個或少數(shù)幾個話題領域（如酒店評論、數(shù)碼產(chǎn)品等），對通用領域的研究較少。而網(wǎng)絡信息情感傾向分類系統(tǒng)所采集的文本涉及政治、經(jīng)濟、文化等諸多領域，由于不同的分類

3、器在不同領域上的分類性能不同，各有優(yōu)劣，因此本文針對網(wǎng)絡信息情感分類系統(tǒng)的需求，在通用測試集上對多個分類器進行了實驗，評價各個分類器的性能。
　　2.提出了一種基于可信度的多分類器融合的文本情感傾向分析算法。在對分類器性能研究的基礎上，選擇了KNN、SVM和最大熵作為基本分類器，然后用基于可信度的融合算法對三種分類器進行了組合。實驗證明其在實際應用中的效果較好。
　　3.在對有關(guān)技術(shù)研究的基礎上，本文設計和實現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)