基于文本分析的网络人物观点识别研究

摘要

[目的]随着科学技术的不断发展,网络化发展的现象越来越受到人们的重视.如何在海量的网络信息中识别人物观点成为研究者关注的焦点,网络人物观点被视为网络文本表达的主要思想,是构成网络信息的"魂".在海量的网络信息中快速识别网络人物观点对掌握网络信息主题具有重要作用.[方法]本文在前人研究的基础上理论与应用相结合,从文本分析的视角研究网络人物的观点.利用相应的算法对文本内容进行预处理,再通过文本句子中的词汇、 词性标注和词汇之间的距离关系实现观点指示动词识别和观点持有者识别,从而实现网络人物的观点识别.[结果]通过网络人物观点算法识别的实证研究发现,通过对网络人物进行指代消解和观点持有者的扩展能有效地提高观点识别的准确率.