推荐5篇关于舆情系统的计算机专业论文

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基于商业知识图谱的新闻舆情系统设计与实现

这是一篇关于知识图谱,实体链接,情感分析,舆情系统的论文, 主要内容为在当今信息化社会,舆情分析的主战场从传统媒体转移到了以论坛、网络新闻、微博等为代表的网络媒体。这些网络媒体主要以文本形式存在,具有信息突发性强、传播速度快、片面性强、报道存在偏差等特点,在商业领域有举足轻重的影响,尤其是权威媒体发布的新闻,往往对商业领域的企业或个人决策造成影响。基于商业领域的需要,本文提出了一个基于商业领域知识图谱的新闻舆情系统。系统组成部分有爬虫系统、知识图谱、数据挖掘模块,其中数据挖掘模块由实体链接和情感分析模块组成。本文的主要贡献和创新如下:(1)为了保证商业舆情分析从文本识别实体的准确性,并解决传统基于支持向量机SVM或PageRank的方法需要手工提取特征、构建周期长、人力成本高的问题,本文提出了结合知识图谱的实体链接方法。方法首先对知识图谱进行需求分析,对知识图谱的概念、实体、准则(Schema)进行定义,并构建商业领域的知识图谱,其中包含实体的称呼、属性以及实体之间的关系;接着基于实体的信息,使用神经网络模型,实现文本到知识图谱的链接。(2)为了保证舆情系统正确识别新闻等长文本对实体造成的影响,并解决传统基于支持向量机SVM、逻辑回归等对于特定实体情感分析准确率低的问题,本文提出了一种对长文本进行特定目标的情感分析模型。该方法首先找出与特定实体有关的以句为单位的文本内容,然后获得每个句子中特定实体的向量表示,并利用注意力attention机制结合获得特定向量的整体表示以进行情感分析。(3)根据商业领域信息更新快的特点,使用git工具管理xml文件对具有10,000以上个实体的知识图谱进行存储和维护。(4)部署并上线本文提出的系统,该系统平均每日爬取3000篇新闻,已拥有知名企业用户。

基于交互式注意力网络的文本情感分析及其应用研究

这是一篇关于情感分析,句法分析,知识图谱,图神经网络,舆情系统的论文, 主要内容为互联网技术的飞速发展给人们的生活带来了巨大的变化,互联网正逐渐成为社会中各种信息的主要载体,其中社交网络平台依靠其便利性受到了人们的广泛关注。互联网用户在各类社交网络平台上发表各类评论,这些来源于互联网用户的评论数据往往会夹杂着用户的情感,因此如何从这些带有情感色彩文本数据中提取有价值的核心信息成为了研究热点之一。文本情感分析可以系统化地判断这些带有主观情感色彩的文本的情感倾向,从而辅助用户提取核心语义信息,而本文在此基础上进行了更深入的研究。传统的文本情感分析方法依赖于序列神经网络,然而传统序列神经网络面对长序列数据时往往会淡化其中的关键信息。近年来,由于提高网络处理关键信息能力的注意力机制和图神经网络在自然语言处理领域的应用,基于注意力网络和图神经网络的文本情感分析方法在文本情感分析领域中获得广泛关注。但是上述的方法忽略了文本句法依赖信息作用,并且在面对不同领域的文本时缺乏专业领域知识的指导,限制了情感分类模型的性能的提升。本文针对上述问题,提出了融合外部常识性概念知识和构建针对文本情感分析的注意力网络的方法,并将上述方法应用于实际的舆情分析系统,进一步验证其有效性。本文的主要工作和创新点如下:(1)针对粗粒度情感分析无法充分分析文本的问题,本文以细粒度情感分析为主线,引入基于句法依赖树的位置信息,并通过与注意力机制的结合提升细粒度情感分析模型的性能。(2)针对方面级情感分析权重分散和缺乏专业知识指导问题,本文构建了基于知识图谱的文本语义图,并采用图卷积神经网络增强文本特征的表达能力,最终提升细粒度情感分析模型的鲁棒性和准确率。(3)将导入外部知识和构建针对文本情感分析的注意力网络的方法应用到舆情分析系统项目中,验证我们所提出的方法的有效性。

基于动态链接网络的文本情感分析研究与应用

这是一篇关于情感分析,注意力机制,多模态融合,舆情系统的论文, 主要内容为近日大火的ChatGPT引发了人们对于智能AI应用的热烈讨论,其中陪伴型机器人是一大热点,而情感分析技术便是这项应用的核心之一。基于人类语言学的情感分析技术可以优化人机交互体验,目前在教育、养老等领域发展潜力巨大。本文旨在探讨文本情感分析任务的研究背景、意义以及技术发展。文章从情感分析任务的定义和研究意义开始介绍,到情感词汇库的构建方法和使用、文本特征表示方法,以及常用的深度学习模型等基础理论知识。针对多词方面体中不同语素语义表达能力存在差异的问题,本文提出了一种采用动态注意力机制的情感分析框架。该机制通过计算语境单词与方面体不同语素之间的相似度,生成权重矩阵,从而区分方面体中不同语素对判别文本情感倾向的影响力。此外,本文引入了特征门控单元及位置编码机制,以增强特征表示,进一步提高了情感分析的准确度。此外,针对单一模态分析模型处理复杂情感信息时表现出的性能低下的问题,本文提出了一种基于多模态的双映射情感分析框架。该框架学习多个模态的情感和语义信息,并通过融合机制生成联合向量,用于文本特征信息的增强,打破了单模态的表达局限,一定程度上解决了语义鸿沟及隐式表达的难题。同时,本文通过引入特定领域的知识图谱,可以为情感分析模型提供更多领域相关的知识,从而支持模型进行领域自适应,提高模型在该领域的情感分析能力。本文采用了图谱知识挖掘技术中的kingdom算法,从ConceptNet图谱中提取出跨领域的知识融合图谱,并利用关系图卷积网络生成融合图谱的特征,将其用于下游任务,进一步增强模型的情感分析能力。最后,本文将提出的两种方法应用于舆情分析系统,并简要介绍了系统的各项功能,并对相关界面进行展示,以显示系统的完善性。通过本文的阐述,读者可以了解到情感分析的理论基础、相关技术模型及其应用,为情感分析研究和实践提供了重要的参考。