自然语言处理与图分析相融合的网络舆论安全分析

论文摘要

在网络信息技术快速发展的当下,做好网络舆论分析是确保网络舆论信息健康稳定传播的基本前提。本文通过采集大量新闻报道语料数据,在不依赖任何行业语料的情况下,通过深度学习模型从网络新闻报道中分析出关键词汇与舆论主题并构建关系图谱,最后利用图分析算法对舆论话题之间潜在关系进行挖掘,实现对网络舆论传播路径的深层次分析。该方法将深度学习技术与图分析技术相结合,在对语义进行分析的同时也兼顾了话题间关系的挖掘,优化了新闻真伪的识别能力和传播路径的溯源能力。

论文目录

• 0 引言
• 1 介绍
• 2 方法
•   2.1 关键词筛选
•     2.1.1 原始语料数据的预处理
•     2.1.2 文本分词技术的应用
•     2.1.3 目标关键词的筛选
•   2.2 话题句提取
•     2.2.1 词嵌入处理
•     2.2.2 构建无向有权图
•     2.2.3 话题句提取
•   2.3 舆论传播分析
•     2.3.1 构建舆论话题关系图
•     2.3.2 舆论传播分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐明,魏国富,殷钱安

关键词: 网络舆论分析,深度学习,自然语言处理,图分析,舆情分析

来源: 信息安全与通信保密 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,计算机软件及计算机应用

单位: 上海观安信息技术股份有限公司

分类号: TP391.1;O157.5

页码: 53-62

总页数: 10

文件大小: 1410K

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