基于粒度商空间下的话题识别与跟踪研究

MAO Jian-jing; ZHANG Jun-jun

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基于粒度商空间下的话题识别与跟踪研究

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文中旨在对自然语言所形成的信息流进行话题识别与跟踪,其目的主要针对网络舆论中出现的新话题进行识别,并实现对已有话题的跟踪研究.基于相容商空间粒度下软聚类算法,实现对话题的识别与跟踪,是舆情分析的关键技术.话题识别与跟踪采用软聚类算法,根据相容关系原理,计算距离函数,使话题呈现一定的层次结构,再利用相容隶属函数实现对边界文本的话题确认,形成注明标注信息的语料.同时,结合基于Ontology情感分类法,计算与情感词汇中的语义相似度,统计目标情感词汇的倾向性权重,建立基于粒度商空间下的话题识别与跟踪模型,有效地促进话题倾向性的研究,最终实现对网络舆情话题的识别与跟踪,为相关部门监管网络舆情、掌握舆论方向提供指导.

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来源
《计算机技术与发展》 |2019年第7期|190-193|共4页
作者
MAO Jian-jing; ZHANG Jun-jun;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
相容商空间; 粒度; 话题识别; 舆情;

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