本文關(guān)鍵詞：文本傾向性分析中的情感詞典構(gòu)建技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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【目的】驗(yàn)證評(píng)論簇在網(wǎng)絡(luò)輿論中具有情感傾向代表性作用�！痉椒ā刻岢龌谏鐣�(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的評(píng)論簇對(duì)象情感傾向性分析模型。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞事件, 以新聞的用戶評(píng)論(評(píng)論總集)為語(yǔ)料數(shù)據(jù), 對(duì)語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理和分析, 借助評(píng)論主體的形式化關(guān)系, 建立具有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和拓?fù)溥B接關(guān)系的知識(shí)圖譜, 尋找最優(yōu)評(píng)論簇。以評(píng)論簇的評(píng)論主體及其對(duì)應(yīng)的評(píng)論對(duì)象為主, 對(duì)評(píng)論簇內(nèi)的核心人物及其評(píng)論進(jìn)行語(yǔ)義分析, 計(jì)算得到評(píng)論簇情感傾向, 并與對(duì)應(yīng)新聞的評(píng)論總集情感傾向作對(duì)比�！窘Y(jié)果】實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 評(píng)論簇和評(píng)論總集中的情感強(qiáng)度趨于一致, 新聞的評(píng)論簇對(duì)新聞具有較好的情感傾向代表性, 并能將網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)象情感挖掘算法的性能提高58%�！揪窒蕖坑捎诒疚牡脑u(píng)論簇對(duì)象情感傾向性分析模型在情感特征詞識(shí)別和抽取方法上使用不夠完善, 導(dǎo)致少量中文分詞和詞性標(biāo)注錯(cuò)誤、語(yǔ)法依存關(guān)系錯(cuò)誤, 且未將程度詞考慮在內(nèi)�！窘Y(jié)論】評(píng)論簇在網(wǎng)絡(luò)輿論中具有情感傾向代表性作用, 可提高網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)象情感計(jì)算的性能, 可靈活有效地降低輿情分析的時(shí)間和空間復(fù)雜度。

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收稿日期: 2016-01-25      出版日期: 2016-09-29

基金資助:*本文系北京市教育委員會(huì)科技計(jì)劃面上項(xiàng)目“文本挖掘若干關(guān)鍵問(wèn)題的研究”(項(xiàng)目編號(hào):KM201511232016)和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“推薦-采納模式下的病毒營(yíng)銷用戶影響研究”(項(xiàng)目編號(hào): 71271209)的研究成果之一

引用本文:   

楊小平,馬奇鳳,余力,莫雨婷,吳佳楠,張悅. 評(píng)論簇在網(wǎng)絡(luò)輿論中的情感傾向代表性研究*[J]. 現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù), 2016, 32(7): 51-59.
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圖1  節(jié)點(diǎn)參數(shù)值分析

圖2  代表性網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖

組別 Object Feature Polarity Degree Object Feature Polarity Degree

NO.1 ?女司機(jī) 慈善 1 5 ?女司機(jī) 作死 2 9

女司機(jī) 健康 1 3 女司機(jī) 違規(guī) 2 5

男司機(jī) 頂天立地 1 7 女司機(jī) 可憐蟲(chóng) 2 3

男司機(jī) 可恥 2 5 男司機(jī) 兇暴 2 7

NO.2 林森浩 殺人滅口 2 7 法律 淪喪 2 5

林森浩 虧欠 2 7 法律 公道 1 5

林森浩 毒害 2 7 黃洋 含冤 2 5

林森浩 自私 2 7 黃洋 無(wú)辜 1 1

NO.3 王菲 任性 2 3 謝霆鋒 逍遙 2 5

王菲 辜負(fù) 2 3 謝霆鋒 不聞不問(wèn) 2 1

王菲 瀟灑 1 5 張柏芝 無(wú)私 1 5

王菲 祝福 1 9 張柏芝 矯情 2 3

表2  對(duì)象-情感特征詞四維關(guān)系表

圖3  評(píng)論總集和評(píng)論簇的情感強(qiáng)度值

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