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文本特征驱动的网络舆情情绪识别模型设计

目录

一、文档概括..............................................5

1.1研究背景与意义.........................................5

1.1.1网络舆情环境概述.....................................7

1.1.2情绪识别的重要性提升.................................8

1.2国内外研究现状.........................................9

1.2.1情绪识别通用进展....................................13

1.2.2网络舆情分析独特挑战................................14

1.3主要研究内容..........................................17

1.4技术路线与论文结构....................................20

二、相关理论与基础技术...................................23

2.1情绪理论与分析方法....................................27

2.1.1基本情绪模型探讨....................................31

2.1.2文本情绪计算范式....................................33

2.2自然语言处理核心技术..................................35

2.2.1分词与文本预处理....................................37

2.2.2词向量表示方法......................................38

2.3机器学习与深度学习方法................................40

2.3.1传统的模式识别技术..................................44

2.3.2基于深度学习的前沿模型..............................45

三、基于文本特征的舆情数据预处理.........................49

3.1舆情文本数据来源与特点................................52

3.1.1不同平台数据采集....................................54

3.1.2数据的碎片化与口语化特性............................56

3.2数据清洗与规范化......................................59

3.2.1噪声数据过滤策略....................................62

3.2.2语句形态统一处理....................................64

3.3特征工程初步设计......................................67

3.3.1词袋模型与Ngram特征.................................69

3.3.2语法与语义特征提取..................................70

3.4特征选择与降维........................................73

3.4.1基于统计特征的筛选..................................74

3.4.2降维方法应用探讨....................................77

四、文本特征提取与表示方法...............................86

4.1常规文本表示技术......................................87

4.1.1词频逆文档频率权重模型..............................90

4.1.2基于潜在语义分析的方法..............................93

4.2分布式语义表示........................................98

4.2.1Word2Vec及其变种..................................

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