陈麓屹 戴国勇 刘静静

摘 要： 随着互联网技术的发展，各类网络新闻表达和信息传递的渠道越来越大，网络舆情的传播也更加迅速。该文对网络舆情信息意见挖掘的关键技术进行研究，通过对热点事件提取、动态主题库的构建、情感倾向分析这三个技术的分析研究，可以更好的监控网络舆情走向，确保网络安全。

关键词： 网络舆情；热点事件；动态主题库；情感倾向

【中图分类号】 G350 【文献标识码】 A【文章编号】 2236-1879（2018）14-0009-01

1 引 言

当今社会的主流媒体，如博客、微信、微博等网络媒体，已经被越来越多人使用，新闻或信息的传播变得更加快速，舆论力量也越来越强大。从海量的、种类繁杂的、数据信息多样化的舆论信息中挖掘出有价值的信息，并对信息进行分析，是目前进行网络舆情信息监控，控制舆情走向的关键点。本文主要针对网络舆情信息意见挖掘的关键技术进行研究。

2 意见挖掘关键技术

该文主要从热点事件提取、动态主题库的构建、情感倾向分析这三个技术关键点进行分析。

2.1 热点事件提取。

热点事件的提取可以采用文本聚类算法：K-means[1]。在提取热点事件中，主要进行文本预处理、关键特征词提取和聚类模型的选择。

文本预处理主要是对中文和英文进行分词操作[2]，并提取关键性文本，过滤无用文本，其中无用文本包括标点符号、垃圾词语以及无实际意义的助词、介词和连词等。

关键特征词提取，主要是获取文本中出现频率较高的句子以及词语。可采用TF-IDF特征加权算法[3]，该算法可以通过计算句子的权重，评估出该句子在文本中的重要程度，再从选出的主题句中使用该算法计算关键词语的权重，评估关键特征词。……