基于特征模板提取及SVM的观点句识别

为了有效识别中文微博的观点句,提出了基于Hownet词典及模板的特征提取方法,并使用SVM算法对微博中的观点句进行识别。运用新设计的一个模板匹配的方法来进行特征提取,并通过计算其信息增益筛选出最后的特征模板。实验结果表明:算法具有优越性和有效性。     

信息化在线

宏观【报告】2011政务微博评估报告发布2月初,国家行政学院电子政务研究中心权威发布《2011年中国政务微博客评估报告》。报告显示,截至2011年底,我国政务微博客总数达到50561个,较2011年初增长了776.58%。开设微博客的党政机构中,地级市机关及下属机构所占比重最高,占58%。另外,在新浪网、腾讯网、人民网、新华网四家     

微时代的微博话语隐涵意义研究

微博语言是随着网络的发展而出现的一种独特的网络交际用语，因其鲜明的口语化书面体特征引起语言学家们的持续关注。作为会话分析的重要理论之一，隐涵理论能够帮助我们理解微博语言的言外之意。文章从话语隐涵理论视角对近年流行的微博语言进行剖析，阐释微博话语隐涵生成机制，指出人们能够借助网络语境和认知因素推导出微博的隐涵意义，同时也探讨了该隐涵意义所体现的社会文化心理。     

网络舆情监控过程中微博文本分类处理的实现方法

分析了微博短文本的专有特征,介绍了微博短文本的预处理流程.以新浪微博为网络舆情数据获取平台,简述了微博文本分类处理实现过程,基于Hadoop进行了网络舆情微博分类设计,为网络舆情监控任务的完成做数据依据.     

基于层次聚类的微博敏感话题检测算法研究

针对微博对社会舆情影响力日趋增大，设计了基于层次聚类的微博敏感话题检测算法，通过对微博内容的自动抓取，利用层次聚类算法实现对微博内容的智能识别，并以敏感话题为单位对微博内容进行分类．重点对层次聚类算法的实现过程进行研究，引入了词频、词性等关键参数因子，提高层次聚类算法分类精度．通过测试表明，检测算法的检测分类精度为95．3％，话题误判率不超过6％．     

以主体为中心的微博计算方法--微博计算微革命:从“信息”中心到以“人”为本

针对以微博为对象的分析挖掘,提出了“以人为本”的微博计算模型,即以微博主体为微博计算的主要对象,研究微博博主个性化表示模型,博主情绪感知算法、及微博内容分析等关键技术,综述了微博计算已有的研究进展.创新之处在于突破了纯粹内容分析的局限,更好地适应了微博计算的需求.     

副省级城市公共图书馆微博与微信服务比较研究

回顾了微博和微信的发展历程及其功能,选取了15所副省级城市公共图书馆为研究对象,分析了其微博和微信的服务应用现状,并进行了比较研究.     

微时代大学生思想政治教育研究

随着微博在大学生群体中的广泛使用,微博给大学生思想政治教育带来了机遇和挑战.文章通过调查了解大学生对微博的使用情况,分析了微博在大学生思想政治教育中的作用,提出了如何探索利用微博进行思想政治教育的措施,以供高校思想政治教育工作者参考.     

基于特征模板提取及SVM的观点句识别

为了有效识别中文微博的观点句,提出了基于Hownet词典及模板的特征提取方法,并使用SVM 算法对微博中的观点句进行识别.运用新设计的一个模板匹配的方法来进行特征提取,并通过计算其信息增益筛选出最后的特征模板.实验结果表明：算法具有优越性和有效性.     

基于BTM和加权K-Means的微博话题发现

为适应微博数据的短文本、低词频、缺乏语义表达等特殊性,提高话题发现的准确性,利于用户从大量微博数据中获取有用信息,本文提出一种基于BTM和加权K-Means方法实现微博话题发现。首先,针对微博数据稀疏性的问题,采用BTM模型对微博中的短文本进行建模,获得话题词;然后针对传统K-Means算法本身的缺陷,提出加权K-Means算法实现微博话题发现;最后实验验证本文的方法,实验结果表明,BTM和加权K-Means方法解决了微博数据高维度和稀疏性的问题,提高了热点话题发现的准确性和有效性。