基于中文分词的舆情监控系统分析模块的设计与实现
这是一篇关于舆情,分词,Spring框架,Hibernate框架的论文, 主要内容为随着互联网行业的发展,信息的传播变得越来越迅速,公众对于某个事件进行讨论的成本也越来越低。在这种情况下,对于一个热门事件,不管真实与否,都会被迅速的传播开来。消息的传播成本很低,同时国家对于网络评论还没有很详细的法律去治理,某些对于政府机关的负面舆论,不管真实与否,都会被迅速的传播,对政府机关的形象造成了很严重的影响。为了解决上述的这样一个问题,需要设计并实现一个能够监控网络舆情的系统,这个系统能够在最短的时间内发现尽可能多的舆情内容,并且准确的识别出舆情的内容相关事件、事件的正负面以及舆情相关的个人或者单位。此外,还需要该系统能够将舆情的内容、舆情相关的个人(或者单位)、舆情传播路径等信息形象地展示出来,并且给予一定的舆情状态应对指导。因此,本文设计并实现了基于网络爬虫和中文分词技术的舆情监控系统。首先,本文所涉及的系统的网络爬虫子系统根据配置的网站库从互联网抓取网页内容,将抓取的内容(主要包括网页的标题、正文、URL等)存储在本地；然后,使用基于Spring框架、Hibernate框架搭建的分析系统读取本地存储的网页内容,分析出网页是否有舆情内容,有舆情内容的分析出舆情相关的事件、人物等数据；最后,通过ssh框架搭建的舆情显示系统,将分析后的数据在网页上显示出来。该方案的各个系统之间相辅相成,缺一不可。本文涉及的主要是分析的模块内容,也是本系统内容。如果某一模块出现问题,那么舆情系统都不可能正常的工作。该方案的优点是舆情发现的时效性强、覆盖面广、相关性准确度高。抓取网页模块和分析模块并行工作,基本可以保证舆情在网络上出现的一小时内即可被抓取至本地,半小时内即可分析完成,无延迟的显示了网页上。同时,由于使用了准确的分词器系统,并且设计了一套自有的分析算法,促使可以分析出更为准确的分析结果。最后,前台网页根据客户,在不同的客户页面显示与当前客户相关的数据,同时,前台的筛选规则可以快速而准确地筛选出客户更为关注的数据。
热点案件舆情分析系统研究与实现
这是一篇关于舆情,情感分析,相似度分析,舆情分析平台的论文, 主要内容为随着我国信息社会的发展以及移动互联网的迅猛普及,社会中各类资讯信息与互联网的结合更加密切。借助互联网,信息可以在短时间内通过多种传播渠道分发给大量网民。以网络作为媒介,社会舆情可以更迅速、更具体地表现在网络空间中,形成网络舆情。网络舆情是新时代的产物,它的表达方式在具备自由性和互动性的同时也存在误导性和突发性。正确地利用网络舆情信息,充分地发挥其正面影响有利于形成积极健康的舆情氛围,维护社会和谐稳定,提高百姓的生活幸福指数。在新时代,网络舆情已经成为了表达社会情绪、价值观念的重要途径。其中,热点案件舆情与百姓日常生活休戚相关,得到了越来越多的关注,合理利用热点案件的舆情信息可以充分发挥公众监督作用、协助政府做好舆情管控、促进法院审判公正合理。基于此,本文对热点案件舆情的分析进行了相关研究,提出了一系列热点案件舆情分析的模型以及实现了一个热点案件舆情分析平台。本文的主要工作如下:(1)为了充分表达文本语义以及提升自然语言处理任务的质量,本文提出了语义依存词向量,通过融合语义依存信息,其在传统词向量的基础上能够进一步地挖掘和融合文本语义信息。语义依存词向量是本文后续研究的基础,被广泛应用于各种场景的下游任务中,从而达到提升任务质量的目的。(2)为了完备充分地提取文本隐藏的语义特征以及减少文本长度对语义准确性的影响,本文提出了融合特征提取网络,用于提取舆情文本内部细节特征。该网络从多视角、多方面抽象文本语义,在进一步提升语义表达的准确性和完备性的同时,尽可能地保证了舆情文本的极性分析准确无误。(3)针对相似文本匹配问题,本文基于matching-aggregation架构,结合语义依存词向量、融合特征提取网络、双向多视角Attention等组件,提出了深度语义匹配模型。该模型从更细粒度的视角匹配两个句子,判断其相似性,从而提升了匹配结果的准确性。(4)通过Java SSM框架、Mysql、Tensor Flow框架等技术,本文实现了舆情分析平台。针对微博舆情评论文本的重要特点进行了深入分析。在分析过程中,该平台使用数据获取模块从微博平台获取部分评论信息,使用情感分析模块分析舆情文本的极性以及热点话题,使用相似度匹配模块检索相似的法律文书,此外,用户管理模块被用于管理账户信息、授权信息等。
热点案件舆情分析系统研究与实现
这是一篇关于舆情,情感分析,相似度分析,舆情分析平台的论文, 主要内容为随着我国信息社会的发展以及移动互联网的迅猛普及,社会中各类资讯信息与互联网的结合更加密切。借助互联网,信息可以在短时间内通过多种传播渠道分发给大量网民。以网络作为媒介,社会舆情可以更迅速、更具体地表现在网络空间中,形成网络舆情。网络舆情是新时代的产物,它的表达方式在具备自由性和互动性的同时也存在误导性和突发性。正确地利用网络舆情信息,充分地发挥其正面影响有利于形成积极健康的舆情氛围,维护社会和谐稳定,提高百姓的生活幸福指数。在新时代,网络舆情已经成为了表达社会情绪、价值观念的重要途径。其中,热点案件舆情与百姓日常生活休戚相关,得到了越来越多的关注,合理利用热点案件的舆情信息可以充分发挥公众监督作用、协助政府做好舆情管控、促进法院审判公正合理。基于此,本文对热点案件舆情的分析进行了相关研究,提出了一系列热点案件舆情分析的模型以及实现了一个热点案件舆情分析平台。本文的主要工作如下:(1)为了充分表达文本语义以及提升自然语言处理任务的质量,本文提出了语义依存词向量,通过融合语义依存信息,其在传统词向量的基础上能够进一步地挖掘和融合文本语义信息。语义依存词向量是本文后续研究的基础,被广泛应用于各种场景的下游任务中,从而达到提升任务质量的目的。(2)为了完备充分地提取文本隐藏的语义特征以及减少文本长度对语义准确性的影响,本文提出了融合特征提取网络,用于提取舆情文本内部细节特征。该网络从多视角、多方面抽象文本语义,在进一步提升语义表达的准确性和完备性的同时,尽可能地保证了舆情文本的极性分析准确无误。(3)针对相似文本匹配问题,本文基于matching-aggregation架构,结合语义依存词向量、融合特征提取网络、双向多视角Attention等组件,提出了深度语义匹配模型。该模型从更细粒度的视角匹配两个句子,判断其相似性,从而提升了匹配结果的准确性。(4)通过Java SSM框架、Mysql、Tensor Flow框架等技术,本文实现了舆情分析平台。针对微博舆情评论文本的重要特点进行了深入分析。在分析过程中,该平台使用数据获取模块从微博平台获取部分评论信息,使用情感分析模块分析舆情文本的极性以及热点话题,使用相似度匹配模块检索相似的法律文书,此外,用户管理模块被用于管理账户信息、授权信息等。
热点案件舆情分析系统研究与实现
这是一篇关于舆情,情感分析,相似度分析,舆情分析平台的论文, 主要内容为随着我国信息社会的发展以及移动互联网的迅猛普及,社会中各类资讯信息与互联网的结合更加密切。借助互联网,信息可以在短时间内通过多种传播渠道分发给大量网民。以网络作为媒介,社会舆情可以更迅速、更具体地表现在网络空间中,形成网络舆情。网络舆情是新时代的产物,它的表达方式在具备自由性和互动性的同时也存在误导性和突发性。正确地利用网络舆情信息,充分地发挥其正面影响有利于形成积极健康的舆情氛围,维护社会和谐稳定,提高百姓的生活幸福指数。在新时代,网络舆情已经成为了表达社会情绪、价值观念的重要途径。其中,热点案件舆情与百姓日常生活休戚相关,得到了越来越多的关注,合理利用热点案件的舆情信息可以充分发挥公众监督作用、协助政府做好舆情管控、促进法院审判公正合理。基于此,本文对热点案件舆情的分析进行了相关研究,提出了一系列热点案件舆情分析的模型以及实现了一个热点案件舆情分析平台。本文的主要工作如下:(1)为了充分表达文本语义以及提升自然语言处理任务的质量,本文提出了语义依存词向量,通过融合语义依存信息,其在传统词向量的基础上能够进一步地挖掘和融合文本语义信息。语义依存词向量是本文后续研究的基础,被广泛应用于各种场景的下游任务中,从而达到提升任务质量的目的。(2)为了完备充分地提取文本隐藏的语义特征以及减少文本长度对语义准确性的影响,本文提出了融合特征提取网络,用于提取舆情文本内部细节特征。该网络从多视角、多方面抽象文本语义,在进一步提升语义表达的准确性和完备性的同时,尽可能地保证了舆情文本的极性分析准确无误。(3)针对相似文本匹配问题,本文基于matching-aggregation架构,结合语义依存词向量、融合特征提取网络、双向多视角Attention等组件,提出了深度语义匹配模型。该模型从更细粒度的视角匹配两个句子,判断其相似性,从而提升了匹配结果的准确性。(4)通过Java SSM框架、Mysql、Tensor Flow框架等技术,本文实现了舆情分析平台。针对微博舆情评论文本的重要特点进行了深入分析。在分析过程中,该平台使用数据获取模块从微博平台获取部分评论信息,使用情感分析模块分析舆情文本的极性以及热点话题,使用相似度匹配模块检索相似的法律文书,此外,用户管理模块被用于管理账户信息、授权信息等。
热点案件舆情分析系统研究与实现
这是一篇关于舆情,情感分析,相似度分析,舆情分析平台的论文, 主要内容为随着我国信息社会的发展以及移动互联网的迅猛普及,社会中各类资讯信息与互联网的结合更加密切。借助互联网,信息可以在短时间内通过多种传播渠道分发给大量网民。以网络作为媒介,社会舆情可以更迅速、更具体地表现在网络空间中,形成网络舆情。网络舆情是新时代的产物,它的表达方式在具备自由性和互动性的同时也存在误导性和突发性。正确地利用网络舆情信息,充分地发挥其正面影响有利于形成积极健康的舆情氛围,维护社会和谐稳定,提高百姓的生活幸福指数。在新时代,网络舆情已经成为了表达社会情绪、价值观念的重要途径。其中,热点案件舆情与百姓日常生活休戚相关,得到了越来越多的关注,合理利用热点案件的舆情信息可以充分发挥公众监督作用、协助政府做好舆情管控、促进法院审判公正合理。基于此,本文对热点案件舆情的分析进行了相关研究,提出了一系列热点案件舆情分析的模型以及实现了一个热点案件舆情分析平台。本文的主要工作如下:(1)为了充分表达文本语义以及提升自然语言处理任务的质量,本文提出了语义依存词向量,通过融合语义依存信息,其在传统词向量的基础上能够进一步地挖掘和融合文本语义信息。语义依存词向量是本文后续研究的基础,被广泛应用于各种场景的下游任务中,从而达到提升任务质量的目的。(2)为了完备充分地提取文本隐藏的语义特征以及减少文本长度对语义准确性的影响,本文提出了融合特征提取网络,用于提取舆情文本内部细节特征。该网络从多视角、多方面抽象文本语义,在进一步提升语义表达的准确性和完备性的同时,尽可能地保证了舆情文本的极性分析准确无误。(3)针对相似文本匹配问题,本文基于matching-aggregation架构,结合语义依存词向量、融合特征提取网络、双向多视角Attention等组件,提出了深度语义匹配模型。该模型从更细粒度的视角匹配两个句子,判断其相似性,从而提升了匹配结果的准确性。(4)通过Java SSM框架、Mysql、Tensor Flow框架等技术,本文实现了舆情分析平台。针对微博舆情评论文本的重要特点进行了深入分析。在分析过程中,该平台使用数据获取模块从微博平台获取部分评论信息,使用情感分析模块分析舆情文本的极性以及热点话题,使用相似度匹配模块检索相似的法律文书,此外,用户管理模块被用于管理账户信息、授权信息等。
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