Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2010, Vol. 26 Issue (2): 56-62     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2010.02.10
  情报分析与研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于意见挖掘的城市形象网络监测系统初探*
李纲 陈婧 程明结 寇广增
(武汉大学信息管理学院   武汉 430072)
Study on the City Image Network Monitoring System Based on Opinion-mining
Li Gang   Chen Jing   Cheng Mingjie   Kou Guangzeng
(School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072,China)
全文: PDF (1252 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对无法对舆情信息进行有效搜集、分析等难题,利用意见挖掘的相关技术,采用分步骤、分模型的设计方法,构建出城市形象网络监测系统。通过对与城市有关的评论进行挖掘和分析,识别其情感倾向和演化规律,并以可视化的界面将结果展现给相关政府部门。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李纲
陈婧
程明结
寇广增
关键词 意见挖掘城市形象网络监测系统情感分析舆情监测    
Abstract

For it is hard to extract and analyze public information effectively,the paper uses the opinion-mining and the step-by-step sub-model design method to build a system of city image network monitoring. By city reviews mining and sentiment analysis, the paper can identify tendencies and evolution of emotions,and provide the results to government departments using visual interface.

Key wordsOpinion mining    City image network monitoring system    Sentiment analysis    Public sentiment monitoring
收稿日期: 2010-01-12      出版日期: 2010-02-25
: 

G202 

 
     
  TP391

 
基金资助:

*本文系国家自然科学基金项目“文本集特征提取方法及应用研究”(项目编号:70673070)的研究成果之一。

通讯作者: 陈婧     E-mail: jeanjean.86@163.com
作者简介: 李纲,陈婧,程明结,寇广增
引用本文:   
李纲,陈婧,程明结,寇广增. 基于意见挖掘的城市形象网络监测系统初探*[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(2): 56-62.
Li Gang,Chen Jing,Cheng Mingjie,Kou Guangzeng. Study on the City Image Network Monitoring System Based on Opinion-mining. New Technology of Library and Information Service, 2010, 26(2): 56-62.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.02.10      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2010/V26/I2/56

[1] 徐晓日.网络舆情事件的应急处理研究[J].华北电力大学学报:社会科学版,2007(1):89-92.
[2] 钱爱兵.基于主题的网络舆情分析模型及其实现[J].现代图书情报技术,2008(4):49-55.
[3] 北大方正技术研究院.以科技手段辅助网络舆情突发事件的监测分析——方正智思舆情辅助决策支持系统[J].信息化建设,2005(10):50-52.
[4] 都云程,王海洋,王洪俊.TRS网络舆情监控解决方案[J].信息网络安全,2008(6):69-70.
[5] 黄晓斌,赵超.文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J].情报科学,2009,27(1):94-99.
[6] Kim S-M, Ho E.Determining the Sentiment of Opinions[C].In: Proceedings of the 20th Conference on Computational Linguistics,Geneva,Switzerland.2004:1367-1373.
[7] Liu B,Hu M,Cheng J.Opinion Observer:Analyzing and Comparing Opinions on the Web[C].In: Proceedings of the 14th International Conference on World Wide Web.New York:ACM Press,2005:342-351.
[8] Hu M,Liu B. Mining and Summarizing Customer Reviews[C]. In:Proceedings of the 2004 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.2004:168-177.
[9] 姚天昉, 程希文, 徐飞玉, 等. 文本意见挖掘综述[J].中文信息学报,2008,22(5):71-80.
[10] Pang B, Lee L. Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques[C]. In: Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.2002: 79-86.
[11] Carenini G, Ng R, Zwart E. Extracting Knowledge from Evaluative Text[C]. In:Proceedings of the 3rd International Conference on Knowledge Capture.2005:11-18.
[12] Wolson T,Hoffmann P,Somasundaran S,et al.Opinion-Finder:A System for Subjectivity Analysis[C]. In:Proceedings of the 2005 Human Language Technology Conference and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.Morristown, NJ,USA:Association for Computational Linguistics,2005:34-35.
[13] Cheng X. Automatic Topic Term Detection and Sentiment Classification for Opinion Mining[D]. Saarbrücken, Germany: The University of Saarland,2007.
[14] 李荣陆. 文本分类若干关键技术研究[D]. 上海:复旦大学, 2005.

[1] 钟佳娃,刘巍,王思丽,杨恒. 文本情感分析方法及应用综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 1-13.
[2] 刘彤,刘琛,倪维健. 多层次数据增强的半监督中文情感分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 51-58.
[3] 王雨竹,谢珺,陈波,续欣莹. 基于跨模态上下文感知注意力的多模态情感分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 49-59.
[4] 常城扬,王晓东,张胜磊. 基于深度学习方法对特定群体推特的动态政治情感极性分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 121-131.
[5] 张梦瑶, 朱广丽, 张顺香, 张标. 基于情感分析的微博热点话题用户群体划分模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 43-49.
[6] 韩普, 张伟, 张展鹏, 王宇欣, 方浩宇. 基于特征融合和多通道的突发公共卫生事件微博情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 68-79.
[7] 郑新曼, 董瑜. 基于科技政策文本的程度词典构建研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 81-93.
[8] 华斌, 吴诺, 贺欣. 基于知识融合的政务信息化项目多专家审批意见整合*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 124-136.
[9] 吕华揆,刘政昊,钱宇星,洪旭东. 异质性财经新闻与股市关系研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 99-111.
[10] 徐红霞,于倩倩,钱力. 基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 110-117.
[11] 姜霖,张麒麟. 基于引文细粒度情感量化的学术评价研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 129-138.
[12] 石磊,王毅,成颖,魏瑞斌. 自然语言处理中的注意力机制研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 1-14.
[13] 李铁军,颜端武,杨雄飞. 基于情感加权关联规则的微博推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 27-33.
[14] 沈卓,李艳. 基于PreLM-FT细粒度情感分析的餐饮业用户评论挖掘[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 63-71.
[15] 薛福亮,刘丽芳. 一种基于CRF与ATAE-LSTM的细粒度情感分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 207-213.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn