CN107315778A - 一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于，所述自然语言舆情分析方法利用网络爬虫技术对微博平台进行原始语料信息采集，获取发布者发布的内容及抽取回复评论的内容，存盘后预处理得到短文本，文本聚类处理后的信息再筛选热点事件，采用情感词分析法得到整个文本的情感倾向。通过对热点话题的评论采用情感词分析，了解网民对这热点话题的观点及态度，识别出其情感倾向及演化规律，更好地理解用户的行为，分析热点舆情，从而为政府、企业或其他机构的决策提供重要的依据。

Description

一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法
技术领域
本发明涉及一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，通过对热点话题的评论采用情感词分析，了解网民对这热点话题的观点及态度，识别出其情感倾向及演化规律，更好地理解用户的行为，分析热点舆情，从而为政府、企业或其他机构的决策提供重要的依据。
背景技术
舆情是“舆论情况”的简称，是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。在某个事件发生后，广大群众会通过各种途径了解到事情的真相，随后而来的便是纷纷如雨下的评论，或支持或反对、或理性或感性、或热情参与或冷眼旁观。当一种论调得到大家的认同后，舆情甚至可以对事件的走向发生重大的影响。而一旦有心人可以从这舆情中分析出些什么，得到些什么，那么就可以做出一个正确的决定。舆情分析十分复杂，从早期从不同平台、媒介的海量数据中发掘出潜在的舆情焦点、进行预测，到大规模舆情爆发后的监控、风险评估，再到结合以往类似事件的分析数据建立风险阈值，对可能演变为行为舆情(例如游行、集会等)的事件进行防控。涉及了统计学、语义学、自然语言处理、信息检索、Web信息发掘等多方面的知识。
微博通过简洁的文字更新信息，并实现对种工具发布、分享，使信息在微博中呈现出碎片化、即时化、移动化的特征，而不再是完整的信息内容，再加上互联网微内容具有的来源广、更新快、参与性及互动性强的特点，一些过激的言谈很容易传染，甚至被盲目地操纵或利用，如果不能积极控制及回应，小的负面情绪也会像滚雪球一样慢慢变大，将政府、企业或其他机构推向风口浪尖，因此，加强微博中热点事件的发生、监控及管理等方面的研究工作也越发显得重要。
发明内容
基于上述问题，本发明目的在于提供一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，通过对热点话题的评论采用情感词分析，了解网民对这热点话题的观点及态度，识别出其情感倾向及演化规律，更好地理解用户的行为，分析热点舆情，从而为政府、企业或其他机构的决策提供重要的依据。
针对以上问题，提供了如下技术方案：一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于，所述自然语言舆情分析方法利用网络爬虫技术对微博平台进行原始语料信息采集，获取发布者发布的内容及抽取回复评论的内容，存盘后预处理得到短文本，文本聚类处理后的信息再筛选热点事件，采用情感词分析法得到整个文本的情感倾向；具体包括：
采用网络爬虫软件从微博上抓取采集有效微博数据；
对采集的信息进行数据清洗、数据转化、分词处理加工得到热点事件微博及其相关的评论的短文本；
采用混合聚类算法对短文本相似度度量后进行文本聚类，筛选热点事件；
提取情感词，建立情感倾向语义模式库，将情感词与语义模式库进行模式匹配，得到整个文本的情感倾向。
本发明进一步设置为：所述自然语言舆情分析方法具体包括以下步骤：
步骤一：利用网络爬虫技术根据一定的相关性度量标准从信息流中抽取某一时间段内关于某一主题的所有信息，将短消息组合为不同主题的会话，抽取的信息保存在文本数据库；
步骤二：对采集到的文本信息去除空格、重复及无意义的词，然后对发布及评论内容进行统一的编码，采用ICTCLAS进行分词处理得到短文本；
步骤三：根据混合聚类算法对短文本由聚类模块根据其内容特征生成不同的簇，并对其提供描述信息筛选出热点事件；
步骤四：对热点事件提取情感词，建立情感倾向语义模式库，将情感词参照语义模式库进行模式匹配，计算得到一系列情感倾向值，最后将倾向值进行累加得到整个文本的情感倾向。
本发明进一步设置为：所述混合聚类算法流程如下：
（1）对分词、筛选后得到的短文本即关键词集合作为特征项；
（2）把所有特征项集合起来，计算每一个词的出现频率，作为参考词频；
（3）采用TF-IDF相似性度量方法计算特征项的权重；
（4）采用parTFT产生top-k频繁词集生成的初始聚类中心；
（5）利用k-means算法对初始聚类进行精化。
本发明进一步设置为：所述步骤（5）中的k-means算法包括两大基本步骤：（1）取得多个聚簇中心并将文档聚类；（2）重新计算聚簇中心，通过多次迭代,重复(1)、（2）的方法,得到最优的聚簇。
本发明进一步设置为：所述情感词分析法包括以下步骤：
（1）建立情感倾向语义模式库；
（2）将从热点事件中提取的情感词汇与情感倾向语义模式库中的每个词进行模式匹配，
计算其与语义模式库中每个词的语义倾向相似度，得到该情感词的一系列情感倾向值；
（3）将该情感词的一系列倾向值进行累加得到其整个文本的情感倾向。
本发明进一步设置为：所述情感倾向语义模式库综合“知网”、《学生褒贬词典》和网络流行进行语构建。
本发明的有益效果：微博作为一个新兴的网络媒体和社交平台，是网络热点重要的发源地和传播途径。本发明设计了基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，短文本聚类能够有效地针对微博信息量短、稀疏性、实用性、不规范性及交互性等特点，将全部微博语料分词后产生的关键词集合在一起，统计词频，并使用常用的文本特征加权方法得到特征项的权重，对文本信息聚类，聚类出大家广泛关注、争议、议论的事件。情感词分析法，能进一步了解网民对这些热点话题持有的态度、观点、评论，识别出其情感倾向及演化规律，可以更好地理解用户的行为，分析热点舆情，也可以为政府、企业和其他机构在决策时提供重要依据。
附图说明
图1为本发明基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，所述自然语言舆情分析方法利用网络爬虫技术对微博平台进行原始语料信息采集，获取发布者发布的内容及抽取回复评论的内容，存盘后预处理得到短文本，文本聚类处理后的信息再筛选热点事件，采用情感词分析法得到整个文本的情感倾向。
上述自然语言舆情分析方法的具体包括一下步骤：
步骤一：采用网络爬虫软件从微博上抓取采集有效微博数据；
利用网络爬虫技术根据一定的相关性度量标准从信息流中抽取某一时间段内关于某一主题的所有信息，将短消息组合为不同主题的会话，抽取的信息保存在文本数据库；
步骤二：对采集的信息进行数据清洗、数据转化、分词处理加工得到热点事件微博及其相关的评论的短文本；即对采集到的文本信息去除空格、重复及无意义的词，然后对发布及评论内容进行统一的编码，采用ICTCLAS进行分词处理得到短文本；
步骤三：采用混合聚类算法对短文本相似度度量后进行文本聚类，筛选热点事件；
根据混合聚类算法对短文本由聚类模块根据其内容特征生成不同的簇，并对其提供描述信息筛选出热点事件；所述混合聚类算法流程如下：
（1）对分词、筛选后得到的短文本即关键词集合作为特征项；
（2）把所有特征项集合起来，计算每一个词的出现频率，作为参考词频；
（3）采用TF-IDF相似性度量方法计算特征项的权重；
（4）采用parTFT产生top-k频繁词集生成的初始聚类中心；
（5）利用k-means算法对初始聚类进行精化；
上述步骤（5）中的k-means算法包括两大基本步骤：①取得多个聚簇中心并将文档聚类；②重新计算聚簇中心，通过多次迭代,重复(1)、（2）的方法,得到最优的聚簇。
步骤四：提取情感词，建立情感倾向语义模式库，将情感词与语义模式库进行模式匹配，得到整个文本的情感倾向。
对热点事件提取情感词，建立情感倾向语义模式库，将情感词参照语义模式库进行模式匹配，计算得到一系列情感倾向值，最后将倾向值进行累加得到整个文本的情感倾向。所述情感词分析法具体包括以下步骤：
（1）建立情感倾向语义模式库；本发明中使用的情感倾向语义模式库综合“知网”、《学生褒贬词典》和网络流行进行语构建。
（2）将从热点事件中提取的情感词汇与情感倾向语义模式库中的每个词进行模式匹配，
计算其与语义模式库中每个词的语义倾向相似度，得到该情感词的一系列情感倾向值；
（3）将该情感词的一系列倾向值进行累加得到其整个文本的情感倾向。
微博作为一个新兴的网络媒体和社交平台，是网络热点重要的发源地和传播途径。本发明设计了基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，短文本聚类能够有效地针对微博信息量短、稀疏性、实用性、不规范性及交互性等特点，将全部微博语料分词后产生的关键词集合在一起，统计词频，并使用常用的文本特征加权方法得到特征项的权重，对文本信息聚类，聚类出大家广泛关注、争议、议论的事件。情感词分析法，能进一步了解网民对这些热点话题持有的态度、观点、评论，识别出其情感倾向及演化规律，可以更好地理解用户的行为，分析热点舆情，也可以为政府、企业和其他机构在决策时提供重要依据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，上述假设的这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于，所述自然语言舆情分析方法利用网络爬虫技术对微博平台进行原始语料信息采集，获取发布者发布的内容及抽取回复评论的内容，存盘后预处理得到短文本，文本聚类处理后的信息再筛选热点事件，采用情感词分析法得到整个文本的情感倾向；具体包括：
采用网络爬虫软件从微博上抓取采集有效微博数据；
对采集的信息进行数据清洗、数据转化、分词处理加工得到热点事件微博及其相关的评论的短文本；
采用混合聚类算法对短文本相似度度量后进行文本聚类，筛选热点事件；
提取情感词，建立情感倾向语义模式库，将情感词与语义模式库进行模式匹配，得到整个文本的情感倾向。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于：所述自然语言舆情分析方法具体包括以下步骤：
步骤一：利用网络爬虫技术根据一定的相关性度量标准从信息流中抽取某一时间段内关于某一主题的所有信息，将短消息组合为不同主题的会话，抽取的信息保存在文本数据库；
步骤二：对采集到的文本信息去除空格、重复及无意义的词，然后对发布及评论内容进行统一的编码，采用ICTCLAS进行分词处理得到短文本；
步骤三：根据混合聚类算法对短文本由聚类模块根据其内容特征生成不同的簇，并对其提供描述信息筛选出热点事件；
步骤四：对热点事件提取情感词，建立情感倾向语义模式库，将情感词参照语义模式库进行模式匹配，计算得到一系列情感倾向值，最后将倾向值进行累加得到整个文本的情感倾向。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于：所述混合聚类算法流程如下：
（1）对分词、筛选后得到的短文本即关键词集合作为特征项；
（2）把所有特征项集合起来，计算每一个词的出现频率，作为参考词频；
（3）采用TF-IDF相似性度量方法计算特征项的权重；
（4）采用parTFT产生top-k频繁词集生成的初始聚类中心；
（5）利用k-means算法对初始聚类进行精化。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于：所述步骤（5）中的k-means算法包括两大基本步骤：（1）取得多个聚簇中心并将文档聚类；（2）重新计算聚簇中心，通过多次迭代,重复(1)、（2）的方法,得到最优的聚簇。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于：所述情感词分析法包括以下步骤：
建立情感倾向语义模式库；
将从热点事件中提取的情感词汇与情感倾向语义模式库中的每个词进行模式匹配，
计算其与语义模式库中每个词的语义倾向相似度，得到该情感词的一系列情感倾向值；
将该情感词的一系列倾向值进行累加得到其整个文本的情感倾向。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据情感分析的自然语言舆情分析方法，其特征在于：所述情感倾向语义模式库综合“知网”、《学生褒贬词典》和网络流行进行语构建。
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