基于概念图的舆情预警系统的研究与设计

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4、有十分重要的意义。近年来，一些研究机构和学者对舆情分析作了很多研究，取得了丰硕的成果。但由于许多评论者用幽默、诙谐的话语来评价某件事，所以基于评论话语表面含义的传统舆情分析方法降低了舆情分析的准确性。由于语用推理中的关联推理能有效挖掘出评论者话语的深层含义，因此，本文从计算机科学出发，用关联推理模式推出话语的深层含义，达到准确分析舆情的目的。本文主要研究了以下内容：(1)本文在研究了大量的关联推理理论后，总结了关联推理模式。并研究了各种知识表示方法，由于模糊概念图知识表示方法有准确而严格的语义定义，又能表示深层的语义知识，而且还可以进行多种匹配推理。所以本文选用了适合关联推理的模糊概

5、念图来表示评论者的评论文本和认知语境知识，并设计了基于模糊概念图匹配的关联推理算法。该算法可以自动对QA-模式对话进行关联推理，推导出对话者的深层含义。通过搜集QQ聊天软件中QA-模式的对话素材，用该算法进行测试，经过实验结果分析，该算法有较好的准确率和较小的标准误差。(2)由于传统概念图中的概念节点没有表现出倾向性，因此，本文研究了概念图中关系节点对句子倾向性立场的作用，改进了传统概念图的知识表示方法，为部分概念节点引入了倾向性值和强度值，设计了倾向性概念图的知识表示方法。(3)传统的舆情分析多用文本聚类、分类和基于语义的句子倾向性分析方法。文本聚类和分类算法能较好发现热点主题，但

6、不能准确分析出评论文本的倾向性值。基于语义的句子倾向性分析方法典型的有SBV极性传递算法和基于SBV的改进算法。这些算法一定程度上弥补了文本聚类和分类算法的缺点，但也存在诸多西安建筑科技大学硕士学位论文方面的不足，例如，没有考虑主语和动补结构的倾向性。针对SBV极性传递算法和基于SBV的改进算法的缺点，本文设计了基于倾向性概念图的态度值计算算法。通过在网上搜集关于特定公司的评论文本，用该算法进行测试，经过实验结果分析，该算法有较好的准确率和较小的标准误差。(4)在以上研究的基础上，本文设计了基于概念图的公司舆情预警系统原型，该系统原型主要包括语料搜集、预处理、关联推理、态度值计算、舆

7、情展示和预警等模块。最后测试其系统原型，它能较好的完成舆情分析和预警等功能。本文通过基于模糊概念图匹配的关联推理算法推导出QA-模式评论话语的深层含义，并用该深层含义替代原评论文本，再用基于倾向性概念图的态度值计算算法计算出评论文本的态度值，从而达到了准确分析舆情的目的。关键词：关联推理；模糊概念图；认知语境；倾向性概念图；态度值西安建筑科技大学硕士学位论文Researchanddesignofpublicopinionwarningsystembased