網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)社會(huì)很多領(lǐng)域的影響越來(lái)越大,因此分析網(wǎng)絡(luò)輿情具有極其重要的意義。在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)輿情研究中,網(wǎng)絡(luò)信息獲取、檢索、聚類等方面的基礎(chǔ)性技術(shù)已經(jīng)基本成熟并得到了大規(guī)模的應(yīng)用,但是往往忽視對(duì)網(wǎng)民評(píng)論的情感傾向性因素。研究大多數(shù)從熱點(diǎn)話題及其發(fā)現(xiàn)的角度進(jìn)行輿情分析,而依據(jù)情感傾向性特性區(qū)分,目前研究的很少且不夠深入。
  當(dāng)前階段,網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析遇到的瓶頸是:
  (1)到目前為止,由于有關(guān)自然語(yǔ)言處理技術(shù)

2、的研究不是十分充分,所以基于語(yǔ)義模式分析的方法很難在實(shí)際中得到應(yīng)用;
 ?。?)目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的傾向性分析方法都是監(jiān)督學(xué)習(xí)的,這會(huì)導(dǎo)致分析效果取決于訓(xùn)練集的大小與質(zhì)量,同時(shí)具有很強(qiáng)的領(lǐng)域依賴性,一旦本領(lǐng)域獲取的知識(shí)不足時(shí),就會(huì)使精確度下降或復(fù)雜性升高。
  針對(duì)上述問(wèn)題,本文對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析理論和技術(shù)方面進(jìn)行深入研究,包括遷移學(xué)習(xí)、Markov邏輯網(wǎng)、不確定大超圖等。通過(guò)跨領(lǐng)域知識(shí)遷移的分析方法——基于Markov邏輯

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