基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测

微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台。分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要。该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测:首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下位语义关系对其进行语义扩充;其次,使用语义特征和情感常识知识构造双层分类方法进行情感分析;最后,对特定事件在连续时间段内的微博使用时序情感分析方法进行公众情感趋势预测。实验证明,该情感分析方法准确率相对于传统分类方法有明显的提高,在此基础上的情感趋势预测符合事件的真实发展状况。

网络舆情监测预警系统模型与关键技术

网络舆情对社会影响日益增大,如何从海量网络数据中及时获取网络舆情信息,实现网络舆情自动监测与预警,对确保国家安全和社会和谐具有重要的意义。面对当前网络舆情的理论研究和系统实现脱节较为严重的现实,需从系统模型和关键技术层面搭建两者之间的桥梁。借用和改造战场态势分析和威胁估计的概念、思想和方法构建网络舆情监测与预警系统模型,从信息获取、态势分析和威胁估计3个视角分析网络舆情监测与预警的关键技术,并对网络舆情监测与预警系统的发展方向进行探讨。研究成果已用于指导某网络舆情监测与预警系统的实现,对于网络舆情的理论研究和系统实现的融合具有重要意义。

网络舆情走势下的钦州学院形象提升策略研究

网络传播使个人自主意识与社会动员能力凸显,在多音齐鸣现状中,突发事件舆情传播成为常态,给社会组织造成极大的压力,钦州学院形象建构与传播面临挑战。在网络传播环境下对钦州学院形象提升进行策略研究是主要之点,着眼于构建网络问政机制,遵循并利用好网络传播规律,在科学设置议程中加强网络创意策划活动,提升网络媒体传播力,建立危机管理和应急机制,积极应对突发性事件,掌握钦州学院形象塑造主动权。

美国对华态度及经贸往来的长期趋势新探--基于情感分析的方法

中美关系正常化40多年来,美国对华态度及经贸往来有着怎样的长期变动趋势,二者关系如何,都值得深入研究。以1977-2019年美国历届总统公开发言中提到中国的文本内容为对象,借助R语言的Syuzhet情感分析方法,得到其中情感态度的变化趋势,结合历史事实验证分析,发现美国总统所代表的美对华态度与中美关系的基本走势具有较强的一致性;将情感态度与中美经贸往来的主要指标进行趋势比较分析,发现二者具有较强的相关性,且对未来的中美关系和经贸往来趋势的预测具有一定的参考意义。

一种针对香港金融数据的情感分析方法

新一代互联网、移动互联网、云计算、大数据是港、深两地都在大力推动的战略性新兴产业,近年来发展势头迅猛,为推动两市的产业升级发挥着引领作用。但由于一些历史原因,深港两地有些信息管道和来源并不一样,在某些股票异常交易发生的情况下可能不清楚各自背后的原因。因此分析市场舆情,检测和预防突发事件(包括违纪黑箱交易)非常具有实际意义。不仅让内地的股民及时知道在香港发生的相关(金融)事件、新闻热点以及市场情绪,而且可以帮助深港股民掌握更加全面的信息及相关事件发展的态势,从而对相关股票的近期走势形成相对理性与客观的判断,降低因信息不对称而造成的投资风险。本文针对香港金融行业的海量新闻数据提出一种新的文本情感量化方法,并基于该方法提出一种新的股票趋势预测机制。本项目拟开发并实现基于情感分析的金融量化交易系统来验证该情感分析方法的有效性。