【摘 要】
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传统的舆情分析多采用文本聚类和分类技术,但是由于自然语言自身表达的复杂性和灵活性,文本聚类和分类技术很难从根本上反映话题评论人员对待话题的真实态度。针对文本聚类和
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,北京京东尚科信息技术有限公司,西安科技大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51178373);科技部科学技术支持项目(2008BAH37B05060);陕西省自然科学基金项目(2014JM2-6114)
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传统的舆情分析多采用文本聚类和分类技术,但是由于自然语言自身表达的复杂性和灵活性,文本聚类和分类技术很难从根本上反映话题评论人员对待话题的真实态度。针对文本聚类和分类技术的局限性,设计了应用于公司舆情分析的改进概念图算法。改进的概念图能表示部分概念节点的倾向性,利用改进的概念图计算每条评论的健康度,可有效地从语义分析角度计算评论语句的健康度。研究结果表明,应用于公司舆情分析的改进概念图算法,其正确率普遍高于基于文本聚类和分类技术的舆情分析方法。
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