热点发现及文本倾向性分析技术研究

• 作者: 黄敏
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 网络舆情 网络信息采集 热点发现 文本倾向性分析
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 400-403
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2011.04.020

摘要

为了有效地对不断涌现的海量互联网信息进行采集、分析、检索,基于网络舆情分析涉及到的热点发现与文本倾向性分析两个关键技术,改进了相似主题检测和基于语气标注方法的文本倾向性分析算法.实验结果表明,直接通过关键词匹配法,误差较大；基于关联规则的相似主题检测,可以明显提高检测精度.同时,无论是对正面文档还是对负面文档,经过改进的基于语气标注方法都明显提高了查全率和查准率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄敏		12	60	4.0	7.0