互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展普及,使網(wǎng)絡(luò)愈發(fā)成長(zhǎng)為公眾用來表達(dá)民情民意與社會(huì)輿論監(jiān)督的重要平臺(tái)。目前微型博客作為國(guó)內(nèi)發(fā)展規(guī)模聲勢(shì)浩大的網(wǎng)絡(luò)信息交流型公共社交平臺(tái),成為了集中表達(dá)民意的網(wǎng)絡(luò)集中點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中大量的評(píng)論數(shù)據(jù)包含著公眾對(duì)評(píng)論對(duì)象的情感信息和主觀觀點(diǎn)。本文以微博熱門話題評(píng)論數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,采用了針對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的以情感詞典為基礎(chǔ)的情感傾向分析方法同時(shí)結(jié)合情緒可視化的手段,分析網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)背后的情感傾向分布特征,探索大眾情緒傾向,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)的爬蟲程序。通過模擬登錄解決微博身份認(rèn)證的問題,結(jié)合關(guān)鍵字匹配功能篩選提取評(píng)論數(shù)據(jù)。以微博平臺(tái)為主體,獲取佩洛西“華為威脅論”新聞話題評(píng)論信息和用戶個(gè)人信息,為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)支撐。(2)構(gòu)建適用于評(píng)論數(shù)據(jù)的情感詞典。選擇百度、搜狗輸入法提供的網(wǎng)絡(luò)新詞作為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流行語詞典的候選詞庫(kù),通過微博語料對(duì)候選詞進(jìn)行篩選獲取網(wǎng)絡(luò)流行語,并使用點(diǎn)互信息算法判定其情感極性。將已構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)流行語詞典與現(xiàn)有開源基礎(chǔ)詞典資源整合后,最終組成了含有網(wǎng)絡(luò)流行語詞典的評(píng)論情感詞典。(3)擴(kuò)展面向評(píng)論的情感詞典用于情感傾向性計(jì)算。包括三個(gè)方法:基于同義詞詞典、表情符...

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 情感分析和可視化的預(yù)備知識(shí)
    2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2 情感分析方法
    2.3 特征提取
    2.4 可視化
    2.5 本章小結(jié)
第三章 網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)的采集
    3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序的設(shè)計(jì)
    3.2 模擬登錄
    3.3 網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)的采集
    3.4 評(píng)論數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于情感詞典的情感分類
    4.1 評(píng)論情感詞典構(gòu)建
    4.2 網(wǎng)絡(luò)用語情感詞典
    4.3 評(píng)論情感詞典的擴(kuò)展
    4.4 情感傾向性計(jì)算
    4.5 本章小結(jié)
第五章 網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)的情感分析及可視化實(shí)現(xiàn)
    5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
    5.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.3 情感分析
    5.4 可視化
    5.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：4054762