【摘 要】
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随着互联网的极速发展,网络媒体成为媒体传播的重要手段,海量的网络媒体信息为用户带来了极丰富的语料资源。除了新闻传播以外,论坛、博客、微博等新的网络媒体形式不断出现,网络媒体的内涵和外延也正不断发生演化。面对浩瀚的网络语料数据集,如何充分挖掘其价值,以可视化方法针对特定话题进行分析成为亟待解决的问题。在此基础上,网络媒体监测应运而生,成为了分析语料数据的一种必要手段。本文构建的网络媒体语料库系统的主
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随着互联网的极速发展,网络媒体成为媒体传播的重要手段,海量的网络媒体信息为用户带来了极丰富的语料资源。除了新闻传播以外,论坛、博客、微博等新的网络媒体形式不断出现,网络媒体的内涵和外延也正不断发生演化。面对浩瀚的网络语料数据集,如何充分挖掘其价值,以可视化方法针对特定话题进行分析成为亟待解决的问题。在此基础上,网络媒体监测应运而生,成为了分析语料数据的一种必要手段。本文构建的网络媒体语料库系统的主要目的是利用信息检索和自然语言处理等技术,以自动化的手段对网络上各种媒体信息进行收集、整理,分析和加工。本文的主要工作如下:(1)语料库分析:首先利用通用网络爬虫算法爬取新闻、微博、博客、论坛数据,并对这些数据进行预处理;接下来构建语料库,实现对以上四类语料按日期范围查找的功能;最后实现话题分析,针对新闻语料做关键词检索,用可视化的方法呈现话题分布趋势,结合Bing搜索引擎搜索关键词更多相关内容并通过Carrot2进行话题聚类分析。(2)新闻监测分析:首先实现每日新闻监测,不仅包括实时爬取新浪首页当日新闻,还利用Carrot2聚类对所爬取的新闻做话题聚类,提取并展示当日新闻热点话题;随后利用NLPIR分词工具对每日新闻进行命名实体提取以及新词识别,结合TF-IDF算法对提取效果做优化,将最终结果通过可视化图表展现;最后收集各大机构的每日热门话题并在汇聚在本系统页面上展示。支持查看与以上所有的命名实体、新词、话题相关的新闻详情列表。
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