公共事务讨论的主题聚类与情感倾向分析

丁磊

2014届 情报学专业

中文摘要：随着互联网的普及以及社会民主化进程的不断推进,公民参与公共事务讨论的热情也与日俱增。公民参与问题讨论,其表现形式大多为非结构化和半结构化的文本信息。如何从这些信息中挖掘用户知识,已成为数据挖掘领域的研究热点。本文从主题角度出发,提出公共事务讨论文本的主题聚类方法,以发掘公共事务讨论中公众普遍关注的问题,同时对文本进行情感倾向分析,以发现公众在讨论中的情绪态度。本文内容主要包括：(1)对国内外关于文本聚类、主题聚类、情感分析相关文献进行梳理,总结了文本聚类与情感分析的基本方法。(2)阐释了公共事务与主题抽取相关概念,并详细分析了已有的文本处理、文本主题提取以及相似度计算方法。(3)设计了公共事务讨论主题聚类及情感倾向分析的框架,提出了文本主题的抽取方法和基于《知网》语义相似度的主题聚类方法。(4)运用本文提出的聚类方法对“消费养老模式讨论会”文本材料进行聚类并作情感分析,实验表明,本文提出的基于《知网》语义相似度的主题聚类方法是有效的。

关键词：群体讨论， 参与者，兴趣建模，个性化信息推荐