刘霁
- 作品数：4 被引量：41H指数：3
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院智能网络与网络安全教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法被引量：4
- 2011年
- 网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结构和表达上表现出的篇幅短、结构不完整、文字口语化等特性,将该类文本表示成基于向量空间模型的文本矩阵,并根据网络敏感话题具有先验知识和态度倾向性等特点,提出了基于倾向性词典的特征提取方法,可有效提高网络敏感话题识别的正确率,最后通过实验验证了这一改进的有效性,证实了本文的研究价值。
- 刘霁周亚东高峰赵俊舟薛峰
- 关键词：特征提取文本倾向性文本分类
- 网络话题阶段性关注焦点的分析与识别方法研究
- 刘霁
- 关键词：特征词
- 一种突发性热点话题在线发现与跟踪方法被引量：23
- 2011年
- 针对在线发现与跟踪动态突发性文本流中的热点话题问题,在突发性热点词发现与度量方法的基础上提出了一种动态文本模型———动态突发性向量空间模型,用于有效描述文本的动态属性,并且结合文本聚类方法,提出了突发性热点话题的在线发现与跟踪方法.该方法可有效解决传统的基于静态向量空间模型的热点话题发现与跟踪方法仅可分析静态文本的缺陷,并具有以下特点:在特征选择阶段动态地生成热点词特征库,利用模型统一文本和话题的表示,在文本表示时给予突发性热点词更大的权重.基于实际网络文本流数据的实验表明,该方法对突发性热点话题发现的精确率与召回率分别达到92.75%和80.34%,显著优于传统的基于静态向量空间模型方法的实验结果,并可有效跟踪突发性热点话题,弥补了传统静态方法不能有效跟踪热点话题的不足.
- 薛峰周亚东高峰刘霁赵俊舟党琪
- 关键词：向量空间模型
- 一种网络话题的内容焦点迁移识别方法被引量：14
- 2015年
- 随着网络信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们获取和发布信息的最重要平台之一.在互联网的信息传播过程中,话题相关文本不断更新,而其内容焦点也随着话题发展发生着迁移.识别话题内容焦点有助于有效地挖掘与分析网络信息,是网络舆情分析领域的重要研究问题.文中针对网络流文本,提出了一种网络话题内容焦点的识别方法,首先对话题焦点特征在流文本中的分布情况进行分析,基于分析结果介绍了焦点识别方法3个主要步骤的算法模型,分别是基于时间属性的焦点特征词提取、内容焦点特征词的合并和内容焦点的表示.文本基于来自于真实网络的实际数据,对所提方法进行了实验验证,实验结果表明文中所提方法可有效获取话题发展过程中的内容焦点,并能以关键词集和语句集的形式对内容焦点进行表示.
- 周亚东刘晓明杜友田管晓宏刘霁
- 关键词：舆情分析社交网络社会计算
