中文網頁褒貶傾向性分類研究.pdf

1、文本自動分類是一種有效的信息處理方法，廣泛應用于信息檢索、信息過濾、信息管理、數(shù)據組織等領域。隨著計算機和網絡通信技術的發(fā)展，Internet迅速成為海量的、動態(tài)的全球信息服務中心，如何在浩若煙海而又紛繁蕪雜的Web文檔中掌握最有效的信息成為信息處理技術遇到的新的挑戰(zhàn)。Web文本自動分類技術是目前Web數(shù)據挖掘的研究熱點之一，它能夠有效地組織和管理Web資源，提高信息檢索的效率。網頁自動分類技術與主題搜索、個性化信息檢索、信息過濾、信息

2、主動推送服務等技術相結合，可以有效地提高了信息服務的質量。 傳統(tǒng)的Web文本分類是根據網頁所涉及的主題來進行分類，如將網頁分為政治類、軍事類、經濟類等等，而根據網頁中作者對所描述內容的看法、觀點等主觀感情色彩進行分類的研究較少，我們稱后者為情感分類。網頁內容的褒貶性就是明顯反映作者觀點、態(tài)度的感情色彩之一，網頁褒貶傾向性分類是未來多角度、立體性、個性化文本分類的研究內容之一。 本文探討了網頁褒貶色彩的客觀性和褒貶傾向性分

3、類的可行性，提出了名人網頁褒貶感情色彩的綜合評價方法。作者通過構建褒貶義詞典和褒貶評價模板，提取出網頁文本中具有情感取向的褒義詞、貶義詞及語法結構等褒貶特征，結合情感計算和層次分析法的相關理論，建立褒貶評價模型，實現(xiàn)對名人網頁褒貶感情色彩的綜合度量。同時，針對褒貶傾向的局限性，文中還提出了一種領域褒貶詞典的構建方法，并探討了使用模板自動更新褒貶詞典的可行性方案。 在上述研究的基礎上，結合自動分類技術，本文進一步探討了名人網頁褒貶