基于粒度商空间下的话题识别与跟踪研究

来源：计算机技术与发展杂志2019年第07期北京时间：

作者：毛建景;张君君

摘要：文中旨在对自然语言所形成的信息流进行话题识别与跟踪,其目的主要针对网络舆论中出现的新话题进行识别, 并实现对已有话题的跟踪研究。 基于相容商空间粒度下软聚类算法,实现对话题的识别与跟踪,是舆情分析的关键技术。话题识别与跟踪采用软聚类算法,根据相容关系原理,计算距离函数,使话题呈现一定的层次结构,再利用相容隶属函数实现对边界文本的话题确认,形成注明标注信息的语料。 同时,结合基于 Ontology 情感分类法,计算与情感词汇中的语义相似度,统计目标情感词汇的倾向性权重,建立基于粒度商空间下的话题识别与跟踪模型,有效地促进话题倾向性的研究,最终实现对网络舆情话题的识别与跟踪,为相关部门监管网络舆情、掌握舆论方向提供指导。

关键词：相容商空间;粒度;话题识别;舆情