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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的極速發(fā)展,網(wǎng)民之間的交流已變得越來越頻繁,我國的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)演化成為了一個(gè)覆蓋范圍廣、參與人數(shù)多、增長速度快的傳播媒介,這個(gè)媒介正不斷地向平臺(tái)多樣化、社區(qū)族群多樣化的趨勢發(fā)展。但在網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中,也引發(fā)了一些輿情事件,比如在農(nóng)業(yè)方面,由于網(wǎng)絡(luò)媒體的過度的負(fù)面宣傳,導(dǎo)致輿情事件頻繁發(fā)生,造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失,也使農(nóng)業(yè)部門的管理陷入被動(dòng)。如能及時(shí)的獲取這一類輿情事件的相關(guān)信息,并對獲取的信息進(jìn)行文本情感傾向性分析,一旦該輿情的情感
2、傾向進(jìn)入預(yù)警范圍,立刻向監(jiān)管部門匯報(bào),為其提供決策依據(jù),就能有效的降低輿情事件造成的負(fù)面影響。
本研究利用基于語義的文本傾向性分析方法對涉農(nóng)輿情事件進(jìn)行深入詳細(xì)的分析和研究,在此基礎(chǔ)上可挖掘出涉農(nóng)輿情事件中的熱門作者和熱門觀點(diǎn),并將這些熱門作者和熱門觀點(diǎn)的情感傾向性用數(shù)值來衡量出來。
首先介紹了在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下涉農(nóng)輿情事件頻發(fā)的現(xiàn)狀和發(fā)生這種情況的原因,提出用文本傾向性分析的方法來進(jìn)行輿情事件監(jiān)控的思路與可行性;
3、其次對文本傾向性分析的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了綜述,總結(jié)了文本分類的基礎(chǔ)技術(shù)和文本傾向性分析的方法,以此為基礎(chǔ)詳細(xì)分析了文本傾向性分析中的關(guān)鍵技術(shù),并對情感詞典的設(shè)計(jì)和維護(hù)、情感詞組合的獲取和利用進(jìn)行了研究,提出了相應(yīng)的情感傾向性算法;最后設(shè)計(jì)了基于語義的文本傾向性分析系統(tǒng),來應(yīng)對相關(guān)的涉農(nóng)輿情事件。
通過一件有代表意義的涉農(nóng)網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行測試,從天涯論壇的帖子進(jìn)行文本的抓取,利用本文提出的方法對帖子中的回復(fù)進(jìn)行分析,獲取了熱門作
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