基于語(yǔ)義內(nèi)容識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)框架

周展利 郭治豪

摘要：網(wǎng)絡(luò)已成為公眾表達(dá)意見(jiàn)，討論公共事務(wù)，參與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和政治生活的重要公共平臺(tái)。隨著信息的傳播，網(wǎng)絡(luò)輿論呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，有必要對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，以便政府管理輿論信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)，正確引導(dǎo)輿論走向。因此，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析成為近年來(lái)的熱點(diǎn)問(wèn)題。目前主要成熟的技術(shù)是基于關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)分析。然而，在提高其有效性方面仍有很大的空間。文章描述了一個(gè)基于語(yǔ)義內(nèi)容識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)框架，以解決輿情的一些關(guān)鍵問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：語(yǔ)義內(nèi)容識(shí)別；網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)；系統(tǒng)框架

中圖分類(lèi)號(hào)：G642? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）09-0035-04

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，人們可以更加方便地獲取和傳播信息。但是，一些不良信息也借助互聯(lián)網(wǎng)的便利性得以迅速傳播，可能會(huì)對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和人民生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成威脅。因此，需要采取措施保護(hù)公眾的利益和安全。在國(guó)家層面，立法的法規(guī)應(yīng)更加重視網(wǎng)絡(luò)輿論焦點(diǎn)和公眾關(guān)注的問(wèn)題。制定合理的法律法規(guī)可以規(guī)范網(wǎng)絡(luò)行為，保護(hù)公眾免受不良信息的侵害。此外，政府應(yīng)承擔(dān)重要責(zé)任，特別是加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測(cè)和引導(dǎo)，積極引導(dǎo)公眾正確看待敏感信息，避免對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和人民生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成威脅。

1 網(wǎng)絡(luò)輿論的特點(diǎn)與研究目的

根據(jù)共研產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計(jì)，2021年中國(guó)輿情大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)134.38億元，同比增長(zhǎng)13.26%，如圖1所示。由近年來(lái)我國(guó)輿情大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)趨勢(shì)可知，網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)與分析已成為迫切的市場(chǎng)需求。網(wǎng)絡(luò)輿情分析最重要的技術(shù)包括文本過(guò)濾、文本分類(lèi)、觀點(diǎn)傾向性識(shí)別、話題跟蹤、自動(dòng)總結(jié)等，這些技術(shù)一直受到國(guó)內(nèi)外工作者的關(guān)注[1]。網(wǎng)絡(luò)輿論信息具有多樣性、數(shù)量大和突然性等特點(diǎn)，這也使得對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論信息的監(jiān)測(cè)和分析變得更加困難和復(fù)雜。以下是對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論信息特點(diǎn)的進(jìn)一步闡述：

首先，網(wǎng)絡(luò)輿論信息具有多樣性，來(lái)源渠道多樣化。與傳統(tǒng)媒體相比，網(wǎng)絡(luò)輿論信息的來(lái)源更為廣泛，包括門(mén)戶網(wǎng)站、博客、微博、貼吧等多種形式。這些來(lái)源渠道的多樣性使得輿論信息的監(jiān)測(cè)和分析更加困難，需要采用多種手段和方法進(jìn)行分析。

其次，網(wǎng)絡(luò)輿論信息數(shù)量龐大。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)輿論信息呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)的趨勢(shì)。要想對(duì)這些信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，需要投入大量的人力和物力，采用先進(jìn)的技術(shù)手段和分析方法。否則，就很難從這些信息中提取出有用的信息。

最后，網(wǎng)絡(luò)輿論信息具有突然性。網(wǎng)絡(luò)輿論信息的產(chǎn)生往往與突發(fā)事件有關(guān)，例如突發(fā)公共事件或網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件。在這種情況下，需要迅速采取措施，對(duì)事件的信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，以便更好地了解事件的發(fā)展趨勢(shì)和公眾的態(tài)度，為政府決策提供參考。這也使得對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論信息的監(jiān)測(cè)和分析變得更加困難和復(fù)雜。政府和企業(yè)需要投入更多的人力和物力，采用先進(jìn)的技術(shù)手段和分析方法，才能更好地了解公眾的態(tài)度和需求。

輿論信息的相關(guān)性。突發(fā)事件引發(fā)的輿論信息相互關(guān)聯(lián)，這意味著在分析事件時(shí)，需要考慮其在時(shí)間和空間上的相關(guān)性。具體來(lái)說(shuō)，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度去發(fā)現(xiàn)事件的相關(guān)性可以有助于更好地了解事件的發(fā)展規(guī)律和趨勢(shì)，理解事件發(fā)生的總體視角，以及預(yù)測(cè)事件的發(fā)展趨勢(shì)。為了更有效地控制信息，本文描述了一個(gè)基于語(yǔ)義內(nèi)容識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)框架。

2 關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

來(lái)自DARPA、CMU、馬薩諸塞大學(xué)和Inc的研究人員已經(jīng)開(kāi)始定義主題檢測(cè)和跟蹤研究，并開(kāi)發(fā)了TDT。該項(xiàng)目的重要技術(shù)是信息的內(nèi)容分類(lèi)，解決了實(shí)時(shí)監(jiān)控的處理速度和安全監(jiān)控之間的矛盾，使其可行。國(guó)外對(duì)其進(jìn)行了一些研究，如W3C的PICS已成為WWW的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。有兩個(gè)國(guó)際通用分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)：SACi和Safesurf，它們都符合PICS。一方面，分類(lèi)技術(shù)用于網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)和過(guò)濾；另一方面，由于各種原因，國(guó)外政策和標(biāo)準(zhǔn)不完全適合中國(guó)的國(guó)情。

在我國(guó)，方正研究院設(shè)計(jì)的方正智思輿論預(yù)警DSS是成功的。該系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量輿情的自動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。政府對(duì)公共選項(xiàng)的監(jiān)控比傳統(tǒng)的手動(dòng)模式更有效。DSS提供了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息的監(jiān)管，尤其對(duì)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件的管理起到了重要作用。該系統(tǒng)具備全文檢索、自動(dòng)排序、自動(dòng)分類(lèi)、主題檢查/追蹤等功能，并提供相關(guān)推薦和趨勢(shì)分析、自動(dòng)摘要和關(guān)鍵詞提取、內(nèi)容分析、生成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等特點(diǎn)[2]。

谷歌網(wǎng)絡(luò)民意和信息監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)；信息智能化處理技術(shù)和知識(shí)管理方法。通過(guò)自動(dòng)采集、自動(dòng)分類(lèi)組合、主題采集、焦點(diǎn)專(zhuān)題，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)和專(zhuān)題新聞對(duì)簡(jiǎn)報(bào)、報(bào)道等的跟蹤。因此，谷歌可以掌握民意，達(dá)成適當(dāng)?shù)墓沧R(shí)，并提供報(bào)告分析。

還有基于人機(jī)結(jié)合設(shè)計(jì)了一個(gè)內(nèi)容安全監(jiān)控系統(tǒng)的框架。該框架是一個(gè)層次結(jié)構(gòu)，分成3個(gè)層次：數(shù)據(jù)采集層、內(nèi)容分析層、輸出層。DSS的主要功能是通過(guò)內(nèi)容分析檢查基于內(nèi)容的信息，識(shí)別不良信息。同時(shí)，該系統(tǒng)還可以記錄信息的來(lái)源和內(nèi)容，并通過(guò)有效的審計(jì)分析進(jìn)行跟蹤，為信息的不良使用提供電子證據(jù)[3]。

雖然國(guó)內(nèi)有很多單位致力于研究互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容過(guò)濾方向，試圖達(dá)到凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的目的，但仍存在很多挑戰(zhàn)和難點(diǎn)。但這些技術(shù)還處于萌芽狀態(tài)，在“語(yǔ)義信息過(guò)濾”方面還存在一些不足。

3 基于語(yǔ)義內(nèi)容識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)系統(tǒng)框架

該系統(tǒng)的目的是通過(guò)測(cè)試、獲取主題、熱點(diǎn)話題和事件跟蹤、實(shí)驗(yàn)監(jiān)測(cè)等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)和分析，可以形成簡(jiǎn)報(bào)、報(bào)告、圖表等多種分析結(jié)果的表示模式，達(dá)成適當(dāng)?shù)墓沧R(shí)并提供報(bào)告分析[4]。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)模塊功能框圖如圖2所示。分為5個(gè)階段，包括資源發(fā)現(xiàn)、信息選擇、信息整理、信息提取、輿情處理[5]。

系統(tǒng)工作流程系統(tǒng)包括以下5個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)：

1） 輿論策劃信息庫(kù)：收集網(wǎng)絡(luò)新聞、社交門(mén)戶網(wǎng)站、社交軟件、博客、聚合新聞等輿論需求信息。2） 建立民意分析信息數(shù)據(jù)庫(kù)：通過(guò)分類(lèi)聚類(lèi)、關(guān)鍵詞提取、去重過(guò)濾、命名實(shí)體識(shí)別、語(yǔ)義計(jì)算等方式收集存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)。3） 民意數(shù)據(jù)庫(kù)：對(duì)公眾的觀點(diǎn)和態(tài)度進(jìn)行分析的重要工具，可以幫助決策者更好地了解公眾對(duì)政策、事件和產(chǎn)品等方面的看法，從而制定更加符合公眾需求的決策。4） 語(yǔ)義詞典：本體知識(shí)等。5） HNC知識(shí)：百度學(xué)問(wèn)等。

在該系統(tǒng)中，各個(gè)模塊之間的交互方式不同。數(shù)據(jù)交互主要是基于資源發(fā)現(xiàn)模塊和選擇信息模塊之間的文件傳輸。選擇信息模塊則負(fù)責(zé)處理從文本到向量或本體的信息。在模式發(fā)現(xiàn)模塊中，使用GATE進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，并確定實(shí)體之間的關(guān)系，然后發(fā)現(xiàn)事件模式或主題模式[6]。信息提取模塊主要進(jìn)行語(yǔ)義計(jì)算，將模式轉(zhuǎn)換為模板，將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息。民意處理模塊需要根據(jù)用戶的查詢進(jìn)行處理，并將結(jié)果以合適的表現(xiàn)形式提供給用戶。同時(shí)，該系統(tǒng)可以擁有多個(gè)用戶，每個(gè)用戶都可以連接到服務(wù)器。服務(wù)器可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互共享數(shù)據(jù)和交換信息，網(wǎng)絡(luò)連接場(chǎng)景可以是P2P或客戶端服務(wù)器，未來(lái)也將不斷修改和優(yōu)化。

4 基于語(yǔ)義內(nèi)容識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的工作流程

首先基于潛在語(yǔ)義分析的資源發(fā)現(xiàn)，然后進(jìn)行信息選擇，基于選擇信息模塊的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和語(yǔ)義計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)熱點(diǎn)話題的檢測(cè)和對(duì)事件跟蹤和方向分析的關(guān)注，從而進(jìn)行信息提取，最后對(duì)大眾信息進(jìn)行處理。

4.1 基于潛在語(yǔ)義分析的資源發(fā)現(xiàn)

資源發(fā)現(xiàn)模塊通過(guò)整合和映射不同的網(wǎng)絡(luò)信息模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)收集和處理，是檢索必要的網(wǎng)絡(luò)資源。資源之間有不同的檢索工具和檢索策略。

社交門(mén)戶網(wǎng)站、社交軟件及電子郵件等渠道通常承載著大量簡(jiǎn)短且非正式的信息交流。此過(guò)程首先通過(guò)DTS向?qū)?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)文檔的導(dǎo)入與導(dǎo)出操作，接著運(yùn)用基于潛在語(yǔ)義分析（Latent Semantic Analysis， LSA） 的算法來(lái)有效解決環(huán)境因素導(dǎo)致的誤解及同義詞誤判問(wèn)題，同時(shí)采用奇異值分解（Singular Value Decomposition， SVD） 技術(shù)進(jìn)行信息過(guò)濾與噪聲消除處理[7]。依據(jù)文檔相似度計(jì)算與聚類(lèi)分析的內(nèi)容，我們能夠高效、及時(shí)地探測(cè)到主題漂移現(xiàn)象，從而更好地滿足公共監(jiān)控的需求[8]。

4.2 選擇信息

選擇信息模塊會(huì)自動(dòng)篩選和預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)中的專(zhuān)業(yè)信息。首先，它會(huì)過(guò)濾無(wú)效的信息，識(shí)別命名實(shí)體，提取主題和事件。接下來(lái)，它會(huì)根據(jù)主題或事件對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)、著色、過(guò)濾；最后，區(qū)分文本。

1） 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)。傳統(tǒng)文本分類(lèi)算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)，因?yàn)槎涛谋緮y帶大量信息數(shù)據(jù)，通過(guò)確定的類(lèi)別標(biāo)簽來(lái)學(xué)習(xí)校準(zhǔn)樣本，并根據(jù)文本語(yǔ)義內(nèi)容確定其類(lèi)別。它需要一個(gè)大的標(biāo)簽樣本訓(xùn)練成一個(gè)好的分類(lèi)器。訪問(wèn)大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)很容易，但對(duì)標(biāo)記的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)成本高且不切實(shí)際，這將在傳統(tǒng)文本分類(lèi)處理大量數(shù)據(jù)時(shí)造成瓶頸。我們使用基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)來(lái)克服短文本的稀疏性，提高短文本分類(lèi)算法的準(zhǔn)確性，并且為了增加算法的魯棒性，更好地避免陷入局部最優(yōu)解，Bagging算法集成到半監(jiān)督學(xué)習(xí)中。

2） 不良信息檢測(cè)。網(wǎng)站內(nèi)容監(jiān)控系統(tǒng)中，不良信息檢測(cè)是關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)系統(tǒng)僅依靠關(guān)鍵詞來(lái)識(shí)別和過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)信息。但這種方法容易被鉆空子，比如把邪教網(wǎng)站隱藏在其他類(lèi)型的網(wǎng)站中，那些批評(píng)邪教的人會(huì)被過(guò)濾掉。因此，我們提出了一種基于HNC的方法來(lái)測(cè)試較差的信息內(nèi)容，而不是通過(guò)匹配關(guān)鍵詞的方式，并根據(jù)句子的含義來(lái)判斷文本信息過(guò)濾需要什么。

4.3 模式發(fā)現(xiàn)

模式發(fā)現(xiàn)將基于選擇信息模塊的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和語(yǔ)義計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)熱點(diǎn)話題的檢測(cè)和對(duì)事件跟蹤和方向分析的關(guān)注。該模塊是系統(tǒng)的核心，模式發(fā)現(xiàn)如下所示。

1） 數(shù)據(jù)標(biāo)注。使用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)軟件研究的ICTCLAS獲得4個(gè)表，以實(shí)現(xiàn)分詞和詞性標(biāo)注。

①主題表（ID、標(biāo)題、文本、作者、時(shí)間、原文鏈接、涉及詞、文本向量）

②評(píng)論表（ID、標(biāo)題、話題ID、文本、作者、時(shí)間、傾向性值、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)）

③話題表（ID，關(guān)鍵詞，參與人數(shù)，時(shí)間，極性，觀點(diǎn)對(duì)立，注釋?zhuān)?/p>

④話題-主題映射表（話題ID，主題ID）

在插入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，主題ID將是漸進(jìn)分布的，第四個(gè)表保存了所包含的每個(gè)集群的主題，該集群是主題的核心。

2） 趨勢(shì)分析。首先為趨勢(shì)詞典做好準(zhǔn)備，在How-Net中實(shí)現(xiàn)第一個(gè)基于標(biāo)記極性的詞典，并通過(guò)人工標(biāo)記方法進(jìn)行增強(qiáng)，然后手動(dòng)添加一些常見(jiàn)單詞。我們應(yīng)該使用Java語(yǔ)言提供的哈希表來(lái)建立一個(gè)良好的趨勢(shì)字典，因?yàn)樾枰焖贆z查傾向。接下來(lái)，閱讀文本，逐句處理，去除每個(gè)句子的無(wú)效詞，逐詞查詢趨勢(shì)詞典，計(jì)算其上下文極性和單詞極性的強(qiáng)度。然后，將所有極性成分相加，接收句子密度情況除以評(píng)論數(shù)量的平方根。最后，根據(jù)分布態(tài)勢(shì)劃分，用趨勢(shì)值表示評(píng)論趨勢(shì)和排名。

3） 熱門(mén)關(guān)鍵點(diǎn)分析。基于時(shí)間單位（例如：天）上的基本累積單位選擇初始點(diǎn)，然后通過(guò)只計(jì)算時(shí)間點(diǎn)之前的評(píng)論、后者的反對(duì)意見(jiàn)來(lái)計(jì)算主題視圖的時(shí)間點(diǎn)，通過(guò)將某一時(shí)間點(diǎn)的值減去前一時(shí)間值，可以得出與這次增加值相反的意見(jiàn)以及事件的趨勢(shì)。

4.4 信息提取

該模塊的主要功能是獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并從多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析，以確認(rèn)或展示挖掘出的模式。GATE可以用于實(shí)體識(shí)別、實(shí)體關(guān)系識(shí)別、事件識(shí)別、摘要生成等任務(wù)[9]。

4.5 大眾信息處理

1） 警告。輿情預(yù)警模塊通過(guò)收集網(wǎng)絡(luò)信息、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和反饋等手段實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情的預(yù)警。一旦觸發(fā)預(yù)設(shè)的閾值或條件，警報(bào)便會(huì)在指定時(shí)間段內(nèi)被激活，顯示與主題相關(guān)的事件，即趨勢(shì)的主題。

2） 過(guò)濾。過(guò)濾大量沒(méi)有營(yíng)養(yǎng)的信息。網(wǎng)絡(luò)管理模塊通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控來(lái)清除負(fù)面新聞。它會(huì)收集敏感短語(yǔ)的不同領(lǐng)域，為每個(gè)短語(yǔ)設(shè)置權(quán)重值，并使用智能軟件來(lái)匹配權(quán)重，找到匹配的敏感短語(yǔ)。超過(guò)一定的閾值時(shí)，信息將被屏蔽。

3） 計(jì)數(shù)器。首先獲取其IP，然后鎖定。我們可以使用各種有效的攻擊方法對(duì)Hub網(wǎng)站的不安全信息進(jìn)行定點(diǎn)攻擊傳播（如信息滲透技術(shù)、病毒技術(shù)、先進(jìn)的黑客攻擊技術(shù)等）。

4） 監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)和預(yù)警不同，前者是被動(dòng)監(jiān)測(cè)，預(yù)警是主動(dòng)監(jiān)測(cè)。

5） 決策。一個(gè)完整的決策往往是不可能的，而是一個(gè)迭代的過(guò)程。在此過(guò)程中，政策制定者可以在不同選項(xiàng)和替代方案的參數(shù)中使用人機(jī)交互。

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息化建設(shè)的快速發(fā)展，政府在輿論引導(dǎo)方面也提出了更高的要求。政府在掌握網(wǎng)絡(luò)輿論趨勢(shì)并引導(dǎo)其朝著積極方向發(fā)展方面承擔(dān)著至關(guān)重要的責(zé)任。正如我們所知，互聯(lián)網(wǎng)上信息的大量涌現(xiàn)使得信息管理成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)基于人工和搜索引擎的方法往往存在搜索結(jié)果不準(zhǔn)確、相關(guān)敏感信息無(wú)法優(yōu)化等問(wèn)題，無(wú)法滿足政府對(duì)于輿論應(yīng)對(duì)的需求。此外，繁重的重復(fù)工作大大消耗了管理層的效率和人力資源，而傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息快速發(fā)展的變化。為解決這些問(wèn)題，建立一個(gè)集收集、監(jiān)測(cè)和預(yù)警于一體的互聯(lián)網(wǎng)輿論系統(tǒng)是最佳選擇。該系統(tǒng)利用技術(shù)和專(zhuān)門(mén)的搜索引擎，在最短時(shí)間內(nèi)獲取相關(guān)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)信息，建立統(tǒng)一的信息索引數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)媒體反映的輿論進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)、排名和聚類(lèi)[10]。系統(tǒng)在可視化界面中展示熱點(diǎn)新聞和專(zhuān)題，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)敏感信息等，形成預(yù)警，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的有效管理。該系統(tǒng)能夠使當(dāng)局快速掌握和了解民意，并對(duì)相關(guān)的民意趨勢(shì)提出適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案，以滿足國(guó)家各部門(mén)的需求。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法工作量很大，需要手動(dòng)標(biāo)記與分類(lèi)網(wǎng)民。本文應(yīng)用基于語(yǔ)義的內(nèi)容識(shí)別技術(shù)，針對(duì)評(píng)論中相對(duì)簡(jiǎn)短和寬泛的情感詞匯，設(shè)計(jì)了一個(gè)分析和監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)輿論系統(tǒng)的框架。

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【通聯(lián)編輯：王 力】