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2008.06 62 ■中国科学院计算技术研究所戴媛程学旗 【摘要】快速发展的互联网以其交流便捷和传播迅速的显著特征,成为反映社情民意最重要的窗1:1。 越来越多的民众通过网络表达真实的想法和观点;同时。互联网涌现性特性使得大量网络舆情的 爆发,某种程度上成为舆情安全的重要因素。因此,对网络舆情安全的监测与分析迫在眉睫,亟 需舆情掌控的针对性关键技术。本文对网络舆情相关核心技术做了概述性的总结,并介绍了我们 在实际的研发工作中遇到的问题及解决思路。 【关键词】网络舆情信息采集信息提取话题发现倾向性分析自动文摘 1引言 预警的形势极其严峻,政府及相关管理者 技术,来整合纷繁的l碉络信息资源。网络 content 亟需对处于“未然态”的舆情信息进行挖 信息抽取属于网络内容挖掘(Web 截至2008年2月底,我国网民总人 数已达2.21亿,超过美国位居全球第一。 掘与分析,把握处理危机事件的最佳时机。 mining)研究的一部分,主要包括结构 Data 作为继报纸、无线广播和电视这三大传统 然而仅依靠人工方法难以应对海量网络信 化数据抽取(StructuredExtraction)、 的传播媒体之后出现的新兴“第四媒体”, 息的收集和处理,需要多种信息分析技术, 信息集成(Information 互联网已逐渐确立起其社会信息传播的主 分析当前网络的舆情动态,对网络的热点、 点挖掘(Opinionmining)等f¨。 导地位,成为庞大的公共信息集散地和民 焦点与敏感话题及时做出反应,从而提高 国内外在网络信息采集与抽取领域 众参政议政最常用的平台。社会民众通过 处置I碉络突发事件的能力和监管能力。 的研究主要集中在:如何建立针对各类嘲 网络所表达的群体性的情绪、态度、意见 在网络舆情监控分析与预警方面, 站的全自动化信息抽取工具,并将这些信 与要求等形成了网络舆情,是社情民意中 网络舆情信息获取的快与准、内容分析的 息按照一定的格式进行整合,支持各类计 最活跃、最尖锐的一部分,最直接、最快 确定性、舆情研判的准确性、舆情响应及 算机应用:传统的网络数据抽取方法是针 一速地反映了社会各个层面的舆情状况与发 时性、信息跟踪的及时性等目标的实现是 对抽取对象手工编写一段专门的抽取程 展态势,对社会产生的影响面和影响力越 网络舆情分析研究的重中之重。舆情监测 序,这个程序称为wrapper。近年来,越 来越大。 分析的核心技术在于舆情分析引擎,涉及 来越多的网络数据抽取工具被开发出来, 然而,互联网普及是一把双刃剑, 的最主要的技术包括文本分类与聚类、主 替代了传统的手工编写wrapper的方法。 对社会产生着正负izi力-面的影响。一方面, 题检测与跟踪、观点倾向性识别、自动摘 目前较为流行的网络数据抽取工具可分为 它对于信息的传播,特别是一些重要的新 要等计算技术。这些技术一向是国内外信 以下六大类【2】: 闻事件和社会突发公共事件的报道(如抵 息工作者关注的领域。下文主要阐述网络 制家乐福、3.14西藏拉萨打砸抢杀事件等)舆情分析中的四个实用关键性技术。 户可用这些专用语言方便地编写wrapper。 表现出传统舆论无法与之相比的优势:民 2网络信息采集与提取 众可以实时参与对事件的讨论,进而引导 在真实网络环境下,由于网页没计 FLORID,Jedi等。 和影响事态的进程和发展;另
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