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

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摘要 

【目的】驗證評論簇在網(wǎng)絡輿論中具有情感傾向代表性作用�！痉椒ā刻岢龌谏鐣W(wǎng)絡分析的評論簇對象情感傾向性分析模型。針對網(wǎng)絡新聞事件, 以新聞的用戶評論(評論總集)為語料數(shù)據(jù), 對語料數(shù)據(jù)進行結構化處理和分析, 借助評論主體的形式化關系, 建立具有網(wǎng)絡節(jié)點和拓撲連接關系的知識圖譜, 尋找最優(yōu)評論簇。以評論簇的評論主體及其對應的評論對象為主, 對評論簇內的核心人物及其評論進行語義分析, 計算得到評論簇情感傾向, 并與對應新聞的評論總集情感傾向作對比�！窘Y果】實驗結果表明, 評論簇和評論總集中的情感強度趨于一致, 新聞的評論簇對新聞具有較好的情感傾向代表性, 并能將網(wǎng)絡輿情對象情感挖掘算法的性能提高58%�！揪窒蕖坑捎诒疚牡脑u論簇對象情感傾向性分析模型在情感特征詞識別和抽取方法上使用不夠完善, 導致少量中文分詞和詞性標注錯誤、語法依存關系錯誤, 且未將程度詞考慮在內�！窘Y論】評論簇在網(wǎng)絡輿論中具有情感傾向代表性作用, 可提高網(wǎng)絡輿情對象情感計算的性能, 可靈活有效地降低輿情分析的時間和空間復雜度。

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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科技計劃面上項目“文本挖掘若干關鍵問題的研究”(項目編號:KM201511232016)和國家自然科學基金項目“推薦-采納模式下的病毒營銷用戶影響研究”(項目編號: 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. 評論簇在網(wǎng)絡輿論中的情感傾向代表性研究*[J]. 現(xiàn)代圖書情報技術, 2016, 32(7): 51-59.
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圖1  節(jié)點參數(shù)值分析

圖2  代表性網(wǎng)絡關系圖

組別 Object Feature Polarity Degree Object Feature Polarity Degree

NO.1 ?女司機 慈善 1 5 ?女司機 作死 2 9

女司機 健康 1 3 女司機 違規(guī) 2 5

男司機 頂天立地 1 7 女司機 可憐蟲 2 3

男司機 可恥 2 5 男司機 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 無辜 1 1

NO.3 王菲 任性 2 3 謝霆鋒 逍遙 2 5

王菲 辜負 2 3 謝霆鋒 不聞不問 2 1

王菲 瀟灑 1 5 張柏芝 無私 1 5

王菲 祝福 1 9 張柏芝 矯情 2 3

表2  對象-情感特征詞四維關系表

圖3  評論總集和評論簇的情感強度值

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