企业互联网负面信息分析与去噪

• 作者: 曾伟红 蒋鸣珂
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 互联网 企业负面信息 文本分类 噪声
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2018.03.053

摘要

在互联网快速发展的今天,人们对信息的需求量越来越大,银行在为用户放贷时,也需要获知这些用户是否有负面信息,以此来判断其是否有能力还贷以及决定放贷多少.简要阐述了在互联网时代,企业的负面信息经过爬虫抓取后,判断其是否为负面信息的方法,并对去噪过程中噪声产生因素进行分析.在获取大量企业负面信息语句数据的基础上,使用HanLP对包含负面词的语句进行依存句法分析,通过解析分析得出一系列负面信息去噪过程中的噪声因素.实验分析表明,对语句进行依存句法分析对于判断其是否为负面信息是有效的,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋鸣珂	湘潭大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
2	曾伟红	湘潭大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0