關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)主題提取的分析與研究

北京科技大學(xué)天津?qū)W院信息工程學(xué)院 天津 300000

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)的存在，加快了信息的傳播速度，縮短了大眾之間交流的距離，加快了社會(huì)輿論的形成與傳播。從而形成了一種新的輿論傳播方式，即網(wǎng)絡(luò)輿情。網(wǎng)絡(luò)輿情是通過網(wǎng)絡(luò)圍繞事件的發(fā)生、發(fā)展和變化。它不受空間和時(shí)間的限制[1]，網(wǎng)絡(luò)輿情的形成，對社會(huì)的影響是非常大的。以微博熱點(diǎn)為例，熱點(diǎn)的出現(xiàn)往往意為著輿論的起點(diǎn)，然后以該熱點(diǎn)為核心的網(wǎng)絡(luò)輿情開始產(chǎn)生，那么怎么才能快速有效的從海量的網(wǎng)絡(luò)中的大量數(shù)據(jù)中提取出有用的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)是亟需解決的問題，這關(guān)系到輿情分析結(jié)果的質(zhì)量及針對該輿情的決策。

本課題研究的目的就是對網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)產(chǎn)生的熱點(diǎn)討論短文本進(jìn)行分析處理，剔除掉那些討論中產(chǎn)生得無價(jià)值文本，將其中得有價(jià)值文本，經(jīng)過語義分析、高頻詞匯關(guān)聯(lián)，結(jié)合文本分析快速得出實(shí)時(shí)變化的熱點(diǎn)輿情信息。可以更好的了解輿情熱點(diǎn)的發(fā)展?fàn)顩r，及時(shí)把控輿情的走向，從而提高對輿情的監(jiān)控能力。

一、主要研究內(nèi)容概述

本課題經(jīng)過研究分析，確定了以下思路：

圖1 課題整體研究結(jié)構(gòu)

以一個(gè)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)為例，它是由眾多的討論數(shù)據(jù)構(gòu)成的想要分析一個(gè)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)是必不可少的。在獲取到數(shù)據(jù)源后，首先需要將文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，用于主題熱點(diǎn)的提取。通過對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分詞、去除停用詞等基本的預(yù)處理。其次利用LDA主題模型與GloVe詞共現(xiàn)模型相結(jié)合得出輿情熱點(diǎn)中的主題。從而得到輿論的核心主題。

二、數(shù)據(jù)清洗與分詞

在網(wǎng)絡(luò)中獲取的數(shù)據(jù)源是雜亂無章的，想要進(jìn)一步的進(jìn)行分析，就需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分詞，去除文本中的表情符號，標(biāo)點(diǎn)符號等對輿情分析沒有任何意義的垃圾數(shù)據(jù)。

使用正則表達(dá)式對文本中的表情符號等進(jìn)行匹配，去除掉無用得數(shù)據(jù)；然后自定義中文詞庫，結(jié)合jieba分詞技術(shù)，將短文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理，并獲取詞性；接著自定義停用詞詞庫，結(jié)合分詞后得結(jié)果，將文本中得無意義詞匯去除。(如例1)

在網(wǎng)絡(luò)中獲取的數(shù)據(jù)源是雜亂無章的需要進(jìn)一步的進(jìn)行分析處理

例1 jieba分詞詞性結(jié)構(gòu)

三、LDA主題模型

在將所有的短文本數(shù)據(jù)都進(jìn)行預(yù)處理后，就需要對這些短文本數(shù)據(jù)進(jìn)行主題提取，經(jīng)過團(tuán)隊(duì)的研究和分析后決定采用隱含狄利克雷分布(Latent Dirichletallocation)以下簡稱LDA主題模型，對這些熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題提取。LDA主題模型是基于貝葉斯模型的一個(gè)3層貝葉斯模型，也稱作文檔主題生成模型[2]。它包含了文檔中的詞、文檔中的主題和文檔三層結(jié)構(gòu)。

根據(jù)文章的結(jié)構(gòu)，我們通常都會(huì)認(rèn)為一個(gè)文章是由若干個(gè)主題組成的，一個(gè)主題又會(huì)圍繞很多的詞匯，這些詞匯共同構(gòu)成了一篇文章。在LDA主題模型中，這些詞都是通過一定的概率選擇了某個(gè)主題，并且認(rèn)為從這個(gè)主題中又以一定的概率選擇了某個(gè)詞語。從文檔到主題，從主題到詞語都服從多項(xiàng)式分布。所以，使用LDA主題模型對短文本分詞后的詞集進(jìn)行不斷遍歷，從而找出大量短文本數(shù)據(jù)中的主題詞匯。

圖2 LDA主題模型

四、Glo Ve詞共現(xiàn)模型

Glo Ve詞共現(xiàn)模型(Global Vectors for Word Representation)是基于語料庫構(gòu)建詞的共現(xiàn)矩陣，然后基于共現(xiàn)矩陣和GloVe模型對詞匯進(jìn)行向量化表示(見例2、表1)。使用該模型，可以找到文本中詞與詞之間的聯(lián)系。

例2 GloVe模型輸入語料內(nèi)容

表1 詞共現(xiàn)矩陣

籃球 0 1 0 0 0 0 0運(yùn)動(dòng) 0 0 1 0 0 0 0

在上文中提到利用LDA主題模型對大量短文本數(shù)據(jù)進(jìn)行熱點(diǎn)主題詞匯提取，但是提取出的主題中的詞語是無序的，所以，還無法準(zhǔn)確得知具體的熱點(diǎn)主題信息。這個(gè)時(shí)候就需要利用Glo Ve詞共現(xiàn)模型，來找出文本中具有前后關(guān)系的詞語。結(jié)合LDA主題模型的結(jié)果，得出更加詳細(xì)的熱點(diǎn)主題結(jié)果。

五、分析結(jié)果

通過LDA主題模型與Glo Ve詞共現(xiàn)模型結(jié)合使用后，本小組成員爬取了微博中關(guān)于羅志祥周揚(yáng)青分手事件引發(fā)得網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析處理后，得出了如下結(jié)果：

通過圖3可以看到，經(jīng)過這兩個(gè)模型得分析后已經(jīng)得出了兩條關(guān)于該熱點(diǎn)事件的主題。在圖3上半部分中，LDA主題模型得出了由主題詞匯和概率組成得詞匯集合，但卻是無序的；但是經(jīng)過Glo Ve模型訓(xùn)練后(圖3下半部分)，將LDA主題模型訓(xùn)練出的主題詞匯含有的共現(xiàn)詞匯找了出來，這樣，就得到了一條清晰的熱點(diǎn)主題。

圖3 LDA(上)與GloVe(下)模型分析結(jié)果(部分)

六、結(jié)語

近幾年，隨著網(wǎng)絡(luò)謠言的不斷產(chǎn)生，網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)控機(jī)制的不完善，對社會(huì)造成了很多的不良影響，所以在網(wǎng)絡(luò)輿情方面的研究越來越多。本文利用LDA主題模型和Glo Ve詞共現(xiàn)模型，從大量的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)中國進(jìn)行主題提取，通過對網(wǎng)絡(luò)輿情的主題獲取，可以更快更準(zhǔn)的獲取輿情的核心內(nèi)容，進(jìn)而加強(qiáng)對輿情的控制能力。