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互联网舆情监控分析系统的研究与实现

作　者: 刘德鹏
导　师: 徐谡；许慧新
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 网络舆情 监控分析 热点识别 文本倾向分析 语义角色标注
分类号: TP393.09
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 400次
引　用: 3次
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内容摘要


随着互联网的高速发展,网络给人们提供了前所未有的开放、便捷的信息共享与发布平台,越来越多的人通过网络来表达自己的意见、想法、情绪和态度,其中既包括对对事件的发展有着正面、积极作用的信息,也包括一些负面、消极的信息。同时,网络平台的开放性、直接性和隐蔽性使得网络舆论越来越重要地影响人们的意识形态。因此,对大量舆情信息的及时有效监控分析,对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义。网络舆情监控系统与自然语言处理技术密切相关。受限于自然语言处理技术水平,传统的网络舆情监控系统,主要为话题识别的相关内容,而对舆情的情感因素关注较少。虽然也有学者对舆情情感意见信息挖掘进行了研究,但由于处理结果与语料相关性较高,导致实用性不足。近年来,随着自然语言处理研究的逐步深入,浅层语义分析开始崭露头角,并在相关应用研究中体现出相对词性标注、句法分析更为智能实用的优势。浅层语义分析是一种简化了的语义分析形式,它利用动词对句意理解的关键作用,以动词为中心对句子意义的进行了形式化表示。语义角色标注作为一种浅层语义分析,对句子中一些成分为给定动词谓词的语义角色进行了标注,具有分析任务定义明确、便于评价等优点。结合这种最新的自然语言处理技术,基于对现有舆情监控分析算法的对比分析,我们设计并实现了一个网络舆情监控分析系统,创新性的提出了:(1)一种新的结合HowNet中公开的计算词语语义相似性算法和基于字的倾向计算算法,并对现有话题识别与追踪技术进行优化整合;(2)通过对大量样本的统计分析,得到倾向性语言表现形态规律,具体表现为角色-特征性概率表和角色-情感性概率表,为后续分析提供客观数据基础。本文包括的主要内容有:(1)舆情监控分析系统框架设计与模块设计。根据网络舆情信息的特点,提出系统总体框架,并对信息预处理模块、信息挖掘模块和信息服务模块进行了设计。(2)舆情热点话题识别技术研究。对网络中一段时间内大量出现的某个新闻主体进行提取追踪,通过对ICTCLAS分词技术、文档频率特征抽取方法、TFIDF权重计算以及K均值聚类算法的有效整合,实现热点话题识别与追踪。(3)舆情信息浅层语义分析研究。主要利用语义角色标注工具,通过训练测试,对文本语义层角色进行标注。(4)舆情信息倾向分析研究。实现文本中意见、情感等信息的提取,主要包括情感词库建设、特征库建设、情感倾向计算算法研究以及语料知识发现等。本文所涉工作在国内相关事件和分析中得到应用,可有效辅助舆情监控并减少人为干预,必将在未来的网络信息管理中发挥积极的效益。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
第一章 引言  10-19
  1.1 研究的背景与意义  10-11
  1.2 网络舆情概述  11-13
  1.3 研究内容及目标  13
  1.4 国内外研究现状  13-17
    1.4.1 国外研究现状  13-15
    1.4.2 国内研究现状  15-17
  1.5 本文组织结构  17-19
第二章 系统需求分析  19-29
  2.1 概述  19-20
  2.2 系统功能性需求  20-28
    2.2.1 业务分析  20-21
    2.2.2 系统前台整体结构  21-28
      2.2.2.1 系统前台整体结构图  21
      2.2.2.2 典型页面  21-25
      2.2.2.3 栏目说明  25-28
    2.2.3 系统性能需求  28
  2.3 本章小结  28-29
第三章 系统设计  29-43
  3.1 系统的设计流程  29
  3.2 系统体系结构  29-34
    3.2.1 舆情信息的采集  30-31
    3.2.2 搜索引擎的基本技术  31-34
  3.3 系统整体构架  34-37
    3.3.1 采集系统构架  35-36
    3.3.2 后端应用系统构架  36-37
  3.4 舆情信息预处理模块设计  37-40
    3.4.1 舆情信息的网页解析  37-39
    3.4.2 中文分词  39
    3.4.3 信息浅层语义分析  39-40
  3.5 舆情信息挖掘模块设计  40
    3.5.1 热点话题识别  40
    3.5.2 文本倾向性分析  40
  3.6 舆情信息服务模块设计  40-42
  3.7 本章小结  42-43
第四章 系统实现  43-78
  4.1 系统界面设计  43-52
  4.2 舆情信息采集实现  52-57
  4.3 舆情信息热点话题识别实现  57-67
  4.4 信息浅层语义分析实现  67-73
  4.5 文本倾向性分析实现  73-77
  4.6 本章小结  77-78
第五章 系统测试  78-82
  5.1 软件测试  78-81
  5.2 本章小结  81-82
第六章 结论与展望  82-83
致谢  83-84
参考文献  84-87

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