【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展,博客、社交网络、微博等平台的出现,使得人们在网络上发表个人观点变得更为方便快捷.从海量的数据中提取出消费者、商家、政府等群体需要的信息,并
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,浙江大学城市学院计算机科学与工程学系
【基金项目】
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浙江省重点科技创新团队项目(2010R50009)
论文部分内容阅读
随着互联网技术的飞速发展,博客、社交网络、微博等平台的出现,使得人们在网络上发表个人观点变得更为方便快捷.从海量的数据中提取出消费者、商家、政府等群体需要的信息,并对其进行分析、总结,从而形成有针对性的、可读性强的分析结果.以观点挖掘的流程为线索,从观点提取、极性分析、观点总结等方面对观点挖掘做了较为全面的分析.其中观点提取部分介绍了域依赖性的概念,并例举观点句提取所采用的主要技术;极性分析部分对有监督学习与无监督学习、定性判断极性与定量判断极性进行对比;而观点总结部分则简要介绍了基于方面、观点对比和关键语句等总结的形式.还介绍了在不同的挖掘粒度上所运用的技术,涉及信息检索、自然语言处理、机器学习等.最后,总结了观点挖掘技术中依然存在的具有挑战性的问题,并预测未来观点挖掘领域的研究趋势.
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