基于农业网络信息分类的热词自动提取方法

摘要：

热词提取对于监控和分析农业舆情具有重要意义,目前已有一定研究基础,但仍存在针对性差等问题,无法满足农业领域不同产业用户群的个性化需求,为此,提出一种基于农业网络信息分类的热词自动提取方法.首先采用多标记分类算法对文本语料进行分类,按分类类别构建语料库,然后采用基于信息熵的方法对每个类别分别提取热词候选词,最后采用基于时间变化的方法进行候选词热度计算,根据候选词热度排序结果得到热词.本文抽取农业网站上的15 354条文本进行实验,结果表明,热词提取准确率达到0.9以上,能够较高质量地提取农业热词,为不同农业用户群体发现和分析产业热点提供帮助.

关键词：农业网络信息、农业舆情监测、热词、多标记分类、热度计算

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划项目2013AA102306;“十二五”国家科技支撑计划项目2012BAD35B06

在线出版日期：2018-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：160-167