优捷信达科技团队博客

极性分类——网络舆情正负面信息识别的方法

administrator | 30 七月, 2012 08:37

文章作者:优捷信达研究员 Annie Qi  

随着Web2.0时代的到来,以及微博、SNS媒体的兴起,互联网上个人发布的信息迅速增多,企业和政府前所未有的与用户和公众如此之近。把握企业和政府前途的决策之匙不仅握在管理者决策者手中,也同时握在用户和公众手中。如何从互联网获取的海量信息中提取用户或者公众的情感倾向、以及针对某事物的正负面评论,可以为企业把握用户的消费态度,为政府把脉公众的情绪提供重要的依据,促成做出更加正确的决策。

面对众多不同消费者,不同渠道发布的大量评价、留言、微博等信息,对数以亿计海量信息进行处理的过程显然是人工无法完成的,近些年,国际国内都有专业研究机构对这一问题进行研究开发,并取得了一些进展:计算机系统能够准确抓取这些不同来源的信息,并企图了解用户的真实意图,得出正负面评价。那么计算机系统又是如何对各种各样的信息进行“理解”,“分析”,并准确分辨出哪些是正面评价,哪些是负面评价呢?  (查看全文)

 
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