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评论簇在网络舆论中的情感倾向代表性研究* 后印本

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摘要: 【目的】验证评论簇在网络舆论中具有情感倾向代表性作用。 【方法】提出基于社会网络分析的评论簇 对象情感倾向性分析模型。针对网络新闻事件, 以新闻的用户评论(评论总集)为语料数据, 对语料数据进行结 构化处理和分析, 借助评论主体的形式化关系, 建立具有网络节点和拓扑连接关系的知识图谱, 寻找优评 论簇。以评论簇的评论主体及其对应的评论对象为主, 对评论簇内的核心人物及其评论进行语义分析, 计算得 到评论簇情感倾向, 并与对应新闻的评论总集情感倾向作对比。 【结果】实验结果表明, 评论簇和评论总集中 的情感强度趋于一致, 新闻的评论簇对新闻具有较好的情感倾向代表性, 并能将网络舆情对象情感挖掘算法 的性能提高 58%。 【局限】由于本文的评论簇对象情感倾向性分析模型在情感特征词识别和抽取方法上使用不 够完善, 导致少量中文分词和词性标注错误、语法依存关系错误, 且未将程度词考虑在内。【结论】评论簇在 网络舆论中具有情感倾向代表性作用, 可提高网络舆情对象情感计算的性能, 可灵活有效地降低舆情分析的 时间和空间复杂度。

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[V1] 2017-11-08 15:04:10 ChinaXiv:201711.02060V1 下载全文
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