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史伟 著 / 中国社会科学出版社 / 2017-11 / 其他
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上书时间2021-08-09
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中文微博文本的大数据挖掘——情感分析视角
随着计算机和网络技术的快速发展,互联网日渐成为各种信息的载体。人们在上面(包括新闻评论、产品评论、情感微博、网络社区等)主动的获取、发布、共享、传播各种观点性信息。这些观点性内容对于电子商务、舆情控制、信息检索等都具有重要的意义和实用价值,对网络文本的观点性内容进行自动情感分析成为Web信息处理的一个热点。 《中文微博文本的大数据挖掘:情感分析视角》针对中文微博文本,探索从语义和情感本体的角度构建比较完整的情感分析技术,旨在为中文领域的用户、企业、政府等相关方提供更为方便和科学的中文微博文本挖掘工具。
史伟,湖州师范学院商学院电子商务系副系主任副教授,同济大学管理学博士,2012年美国加州州立大学访问学者。入选浙江省之江青年社科学者,湖州市1112人才工程培养后备人选,湖州师范学院中青年骨干教师,2015年获得湖州师范学院科研成果三等奖。主要从事电子商务、大数据、商务智能、情感分析等研究。主持浙江省自然科学基金项目,浙江省哲学社会科学规划项目,浙江省教育厅一般科研项目,浙江省社科联项目,湖州师范学院校级教学改革项目,湖州师范学院人文社科预研项目等多项课题,参与国家自然科学基金项目,上海市哲学社会科学规划课题多项。发表论文数十篇管理、信息、物流等领域的文章。其中10余篇论文被SCI、EI、一级期刊、CSSCI收录。
第一章 引言 第一节 研究背景及意义 一 互联网大数据的产生 二 文本情感分析的应用 三 微博文本中的大数据 第二节 研究现状分析 一 文本情感分析 二 微博研究 三 本体建模理论 第三节 研究目的和内容 一 研究目的和价值 二 本书的主要研究工作 第二章 文献综述 第一节 基于语义的情感分析研究综述 一 主客观文本分类 二 基于语义文本情感极性分类研究 三 情感强度分类研究 第二节 情感本体构建研究综述 一 情感类划分研究 二 情感本体构建研究 第三节 微博研究综述 一 微博本身研究 二 以微博为平台的情感分析研究 本章小结 第三章 微博文本结构化数据量化分析 引言 第一节 微博定义与平台介绍 一 微博定义 二 微博平台 第二节 微博与微博文本的特点 一 微博的特点 二 微博文本的特点 三 微博文本中的特殊符号 第三节 微博用户结构和内容分析 一 微博用户结构 二 微博平台上的内容分析 第四节 微博文本获取与相关计算 一 微博文本获取方法 二 微博文本影响力计算 三 微博话题影响力和热度计算 本章小结 第四章 情感本体模型的构建方法 引言 第一节 本体结构及隶属度确定方法 一 相关研究工作 二 模糊描述逻辑的构造 三 基于FDL的本体结构及其推理 四 基于NGD的本体隶属度确定 第二节 基于知网的情感本体构建 一 情感本体构建基础问题 二 情感本体结构设计 三 基于模糊理论的评价词本体构建 四 基于语义相似度的情感词本体构建 第三节 数据统计 本章小结 第五章 基于情感本体的微博文本特征识别与语义分析 引言 第一节 情感空间模型 第二节 特征识别 一 产品特征评价 二 特征词提取方法 三 语料特征词提取 第三节 情感特征标注 一 基本词性标注 二 句子划分方法 三 产品特征标注 四 情感类标注 第四节 程度词与否定词语义分析 一 程度词语义分析 二 否定词语义分析 三 程度词与否定词不同组合语义分析 第五节 几种影响因子语义分析 一 标点符号语义分析 二 连接词语义分析 三 修辞句语义分析 第六节 不同粒度层情感语义分析 一 句子层情感语义计算 二 段落层和文档层情感语义计算 第七节 实验及数据分析 一 实验流程设计 二 程度词和否定词检测窗口分析 三 特征识别和情感语义准确性分析 四 情感类统计和关系分析 本章小结 第六章 基于情感本体的微博文本半结构化数据挖掘 引言 第一节 基于情感本体的微博产品评论分析 一 基于TFIDF产品特征提取 二 基于BMI评价词提取 三 微博文本影响力计算 四 产品特征观点与情感类型和强度 五 产品评论情感值计算 第二节 基于情感本体的微博公众情感分析 一 相关研究综述 二 公众情感分析方法构建 三 公众情感分析数据与文本清理 四 情感本体构建与文本影响力计算 五 微博文本情感类型和强度 第三节 实验及数据分析 一 微博产品评论实验分析 二 微博公众情感实证分析 本章小结 第七章 基于情感分析的微博文本非结构化数据开发 引言 第一节 微博情感分析 一 微博评论特征 二 微博文本情感因素提取与度量 第二节 博克斯-詹金斯预测模型 一 博克斯-詹金斯模型的基本形式 二 基本模型选择 第三节 自回归情感预测模型 一 自回归模型 二 融入情感因素 三 训练自回归情感预测模型 第四节 实证研究 一 实验设置 二 模型参数选择 三 与其他方法比较 本章小结 第八章 结论与展望 第一节 结论 一 提出了模糊本体结构及隶属度确定方法 二 建立了基于知网的模糊情感本体 三 提出了基于情感本体的微博文本特征识别和语义分析方法 四 建立了基于情感本体的微博情感类型和强度分析系统 五 微博情感分析应用研究——产品销量预测系统 第二节 进一步研究的方向 附录 微博情感分析程序处理 参考文献
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开播时间:09月02日 10:30