一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法

作者：刘霁; 周亚东; 高峰; 赵俊舟; 薛峰

来源：深圳信息职业技术学院学报, 2011, (03): 33-37.

• 话题识别
• 特征提取
• 文本倾向性
• 文本分类 Topic Detection
• Feature Extraction
• Text Sentiment
• Text Classification

网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结构和表达上表现出的篇幅短、结构不完整、文字口语化等特性,将该类文本表示成基于向量空间模型的文本矩阵,并根据网络敏感话题具有先验知识和态度倾向性等特点,提出了基于倾向性词典的特征提取方法,可有效提高网络敏感话题识别的正确率,最后通过实验验证了这一改进的有效性,证实了本文的研究价值。

• 单位
  西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 西安交通大学