《非常規突發事件網路輿情分析方法和預警機制的研究》是依託哈爾濱工業大學，由陳曉東擔任項目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：非常規突發事件網路輿情分析方法和預警機制的研究
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：陳曉東
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
該研究將在課題組前期研究工作基礎上，面向網際網路上的非常規突發事件的輿情，探索構造高精度話題識別與跟蹤模型的技術，以及研究輿情分析的量化理論與方法。課題的探索性研究工作將主要圍繞兩個方面展開：(1)通過技術導向的理論方法研究，建立和完善基於突發事件特徵挖掘與抽取的網路輿情情感分析理論方法和實現技術；(2)通過基於傳播規律的行為導向的實證研究，構建非常規突發事件網路輿情預警模型。該研究在理論上，提出了一種基於主題分析和分散式並行策略的網頁爬行器構建方法，可有效提高非常規突發事件網路輿情的蒐集精度和效率。同時構造並完善了一個海量文本情感傾向性預測函式，可為網路輿情的量化分析提供決策支持。在實踐上，通過在黑龍江省信息港安裝網頁爬行器軟體，以事件為線索，蒐集、追蹤、分析網路輿情，然後利用仿真模型推演非常規突發事件輿情的可能前兆和事件演化過程，為我國政府科學、高效、有序應對非常規突發事件提供決策參考。
結題摘要
課題研究自2010年1月啟動，研究期限為三年，資助額度人民幣35萬元。2010年1月本項目正式啟動，至今已三年。本文為本項目關於情感分析研究進展總結。本項目資助下開展的研究工作主要有以下四方面：詞級情感傾向性研究、短語級情感傾向性研究、句子級情感傾向性研究和篇章級情感傾向性研究。按照項目年度計畫，本項目預計完成的工作有：人工構建一個情感詞典，組織人員標註一些主客觀和褒貶傾向的語料；設計並實現一個文本情感分類器，使用標註好的語料測試其性能；嘗試使用一些新的方法提高現有分類器的性能。本項目工作按照計畫進行，開展的工作如下：（1）詞語級情感傾向性研究。構建基於最大熵模型的情感詞識別模型；（2）短語級情感傾向性研究。採用基於統計的組塊分析技術識別短語的情感極性；（3）句子級情感傾向性研究。句級情感分析首先利用主觀句識別模組提取出所有觀點句，然後使用分類器判斷這些觀點句的傾向性；（4）篇章級情感傾向性研究。使用單層標註級聯模型對篇章情感傾向進行分析，將篇章情感傾向分析分為兩級，即小句級和篇章級。 本年度項目組在情感分析的理論和方法研究方面取得了一些成果，尤其是在句子級情感傾向分類問題中獲得了較高的識別精度。項目組共發表論文四篇，其中重要國際學術會議一篇，國內學術會議和期刊兩篇，中文核心期刊一篇。2011年，在第三屆中文傾向性分析評測（COAE2011）的“領域觀點詞抽取與極性判別”任務中成績排名第一。2012年，參加了中國計算機學會中文信息技術專業委員會（CCF TCCI）舉辦的首屆中文微博情感分析評測，在“情感傾向性判斷”任務中位於第3名。
