基于粒度商空间下的话题识别与跟踪研究

摘要：

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.

关键词：相容商空间、粒度、话题识别、舆情

所属期刊栏目：29

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目2016GGJS-182

在线出版日期：2019-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：190-193