针对搜索引擎的媒体倾向性研究

摘要：

针对某一类产品的文本倾向性分析成为了现在研究的热点。该文以搜索引擎的媒体报道为出发点,使用已有的情感词典集合,以及通过信息熵的方法从训练集合中提取特征词,采用贝叶斯分类方法对文本进行倾向性分析,将媒体新闻分为正面报道、负面报道和无倾向性3类,得到了比较理想的正确率。

关键词： 搜索引擎 媒体新闻 文本倾向性 情感词典 信息熵 贝叶斯分类方法

作者: 李智超 马少平

作者单位: 智能技术与系统国家重点实验室,清华信息科学与技术国家实验室(筹),清华大学计算机系,北京,100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会

会议地点: 南昌

会议语种:中文

页码: 127-131

在线出版日期: 2008-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）