基于文本倾向性分析的高校舆情系统研究与实现

发布时间：2021-05-14 00:51

　　随着高校网络舆情的快速发展,越来越多的高校大学生喜欢在互联网平台上畅谈个人理想、发表个人见解和发泄个人情绪。虽然高校舆情的发展让高校大学生拥有了更多的话语权,但是高校舆情信息数量的快速增长使其管理变得更加困难,从而引发了一系列的高校舆情危机,对高校造成了严重的负面影响。基于上述问题,本文构建了一套基于文本倾向性分析的高校舆情系统。系统使用网络爬虫获取高校舆情数据,经过数据预处理后,对高校舆情数据进行文本倾向性分析和关联查询。本文利用基于情感词典和朴素贝叶斯的方法实现对高校舆情文本倾向性分析功能,该方法使用情感词典作为特征选择方法,利用朴素贝叶斯理论构建高校舆情文本情感分类器,然后对高校舆情文本进行文本倾向的判断。本文使用潜在语义分析算法实现高校舆情数据的关联查询功能,该方法先对高校舆情文本构建词语-文档矩阵并进行降维构建潜在语义空间,在潜在语义空间中将用户的查询语句表示成查询向量,并计算与其他文本向量的相似度,最后根据相似度值从大到小将查询结果返回给用户。基于文本倾向性分析的高校舆情系统的构建对于维护高校乃至社会的安全与稳定,促进高校健康发展具有重要意义。本系统已经通过系统测试并在济南... 

【文章来源】：济南大学山东省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 课题研究背景及意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 高校网络舆情的国内外研究现状
        1.3.2 文本倾向性分析的国内外研究现状
        1.3.3 潜在语义分析的国内外研究现状
    1.4 课题的主要研究内容
    1.5 论文的组织结构
    1.6 本章小结
第二章 基于文本倾向性分析的高校舆情系统需求分析与设计
    2.1 需求分析
        2.1.1 需求概述
        2.1.2 系统功能性需求分析
        2.1.3 系统非功能性需求分析
    2.2 系统开发环境说明
    2.3 系统软件模型设计
    2.4 系统功能详细设计
    2.5 数据库设计
        2.5.1 E-R图
        2.5.2 数据库表
    2.6 系统逻辑架构设计
    2.7 本章小结
第三章 基于文本倾向性分析的高校舆情系统关键问题研究
    3.1 文本倾向性问题分析
    3.2 文本预处理与特征选择
        3.2.1 中文文本分词
        3.2.2 去除停用词
        3.2.3 特征选择与特征权值计算
    3.3 朴素贝叶斯文本分类器构建方法研究
        3.3.1 朴素贝叶斯分类的原理及流程
        3.3.2 朴素贝叶斯分类器的构建
    3.4 高校舆情文本的文本倾向性实验结果与分析
        3.4.1 数据集
        3.4.2 实验评价标准
        3.4.3 实验结果与分析
    3.5 基于潜在语义分析的关联查询
        3.5.1 潜在语义分析
        3.5.2 基于潜在语义分析的关联查询研究
    3.6 本章小结
第四章 系统主要功能实现与测试
    4.1 系统用户管理模块实现与测试
    4.2 系统信息获取模块实现与测试
    4.3 系统文本倾向性分析模块实现与测试
    4.4 系统数据查看与查询模块实现与测试
    4.5 系统性能测试
    4.6 系统安全测试
    4.7 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文概述
    5.2 论文工作总结
    5.3 研究展望
参考文献
致谢
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]中文微博情感分析研究与实现[J]. 李勇敢,周学广,孙艳,张焕国.  软件学报. 2017 (12)
[2]文本情感分析综述[J]. 杨立公,朱俭,汤世平.  计算机应用. 2013(06)
[3]基于潜在语义分析的跨语言查询扩展方法[J]. 闭剑婷,苏一丹.  计算机工程. 2009(10)
[4]话题检测与跟踪的评测及研究综述[J]. 洪宇,张宇,刘挺,李生.  中文信息学报. 2007(06)
[5]潜在语义分析在中文信息处理中的应用[J]. 刘云峰,齐欢,代建民.  计算机工程与应用. 2005(03)

硕士论文
[1]面向社会媒体的高校网络舆情分析系统[D]. 曲拥措姆.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3184950