舆情监控中小文本分类系统的设计与实现-知网论文查重样例

舆情监控中小文本分类系统的设计与实现-知网论文查重样例

短小文本是目前网络中常见的评论和信件中的一种表达网民观点、态度和意见的形式。随着网络的迅速普及,这种网络短小文本的数量也在不断增加。随着网民人数和网络表达型文本数量的快速增长,给网络舆情监控工作带来了更大的挑战。而此工作的关键技术就在于网络文档的分类精度和分类覆盖范围的广度足够与否,这将直接影响监控效果与工作效率。针对这一情况,本文将着重从小文本分类工作入手,从文档的采集、分词方法、特征选取、分类算法的研究工作等步骤,构建一个适用于当前舆情监控的高精度、广覆盖的小文本分类系统,从而加强网络舆情监控的效果,提高监管部门工作效率,为广大网民提供一个绿色干净的网络环境。

1.2.2研究意义

多年以来,我国在网络监控方面做了很多分析与研究,虽然我们目前的网络普及程度很高,但相比发达国家我们的网络起步较晚,目前还处在中前期探索阶段,虽然我们建立了一系列的网络监控体系和规则,但是实际网络监控工作仍面临着不小的挑战,工作效率和效果都有待进一步提高。

首先,对数据的采集需要加强。我国具有人口数量大,地域面积广,民族种类多等特点,导致文化差异大,表达观点的方式不一,所以在网络评论中也会表现出多样性。面对我国网络多样复杂的舆论表达环境,我国尚未形成全面的收集渠道,缺乏科学有效的信息来源,数据面窄、有效性差;其次,数据的利用效率有待提高。当前国内的舆情分析工作,数据分析限于表面,没有深入开展数据的多层次研究,使得对于网络焦点事件的发现和处理缺乏及时性和有效性;再次,虽然目前我国已经建立网络舆情监测系统,但对于数据的分析和使用还具有单一性和片面性,难以充分利用数据资源。

由此可见,建立智能先进的网络舆情监控与分析系统是现代社会的迫切需要,而科学高效的网络舆情系统能够自动监测网络焦点,从大量的数据中及时有效筛选出有效信息并进行判断,为相关部门进行网络舆情分析提供精准、高效、有力的技术支持,在避免网络负面事件发生的同时提高监管精度和效率。

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