面向網(wǎng)絡(luò)新聞的熱點(diǎn)話(huà)題發(fā)現(xiàn)與極性分析.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)媒體的迅猛發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)普及率的提高，互聯(lián)網(wǎng)中隨時(shí)都有大量的新聞報(bào)道產(chǎn)生。通常，關(guān)于同一新聞話(huà)題的眾多報(bào)道分散地顯示在各大新聞網(wǎng)站中，而且并非所有的新聞話(huà)題都會(huì)被人們關(guān)注。此外，由于互聯(lián)網(wǎng)更加強(qiáng)調(diào)交互性，人們更傾向于在網(wǎng)絡(luò)新聞平臺(tái)上表達(dá)自己的看法和態(tài)度。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)中海量的新聞報(bào)道以及評(píng)論信息，如何將新聞網(wǎng)站中大量且分散的新聞報(bào)道歸為各個(gè)話(huà)題，以較為集中的方式展示關(guān)于同一話(huà)題的所有新聞報(bào)道，然后篩選出熱點(diǎn)話(huà)題并分析其極性，具有十分重

2、要的意義。
　　本文以真實(shí)的新聞數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，進(jìn)行熱點(diǎn)話(huà)題發(fā)現(xiàn)與極性分析的研究。為了從抓取的海量新聞報(bào)道中檢測(cè)出當(dāng)前的熱點(diǎn)新聞話(huà)題，本文提出了一種熱點(diǎn)話(huà)題發(fā)現(xiàn)算法。由于文本聚類(lèi)是話(huà)題發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟，本文重點(diǎn)對(duì)文本聚類(lèi)算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)批處理、多向量、二次聚類(lèi)等改進(jìn)措施提高了話(huà)題發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性。獲取到各個(gè)話(huà)題之后，本文提出了一種評(píng)估話(huà)題熱度的方法，用于計(jì)算各個(gè)話(huà)題的熱度值并排序，從而篩選出熱點(diǎn)話(huà)題。
　　在熱點(diǎn)話(huà)題發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)

3、上，為了獲取人們對(duì)熱點(diǎn)話(huà)題的觀點(diǎn)和態(tài)度，本文提出了一種基于極性詞典與語(yǔ)義規(guī)則的極性分析方法。本文在開(kāi)源情感詞典的基礎(chǔ)上，人工構(gòu)建了本文的極性詞典，在構(gòu)建過(guò)程中考慮了修飾詞、網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)及評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)極性分析結(jié)果的影響。此外，本文對(duì)極性分析過(guò)程中用到的語(yǔ)義規(guī)則進(jìn)行了歸納。之后采用極性詞典與語(yǔ)義規(guī)則相結(jié)合的特征項(xiàng)抽取方法抽取評(píng)論文本中的情感特征項(xiàng)，并根據(jù)本文提出的極性值計(jì)算方法，得到各個(gè)熱點(diǎn)話(huà)題的極性。最后通過(guò)應(yīng)用實(shí)例對(duì)本文提出的話(huà)題發(fā)現(xiàn)算法和極