中文微博文本的大数据挖掘：情感分析视角 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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史伟 著

图书标签:

• 大数据
• 文本挖掘
• 情感分析
• 微博
• 中文文本
• 自然语言处理
• 数据分析
• 机器学习
• 社交媒体
• 舆情分析

出版社： 中国社会科学出版社

ISBN：9787516193129

版次：1

商品编码：12339887

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：188

字数：181000

正文语种：中文

内容简介

　　随着计算机和网络技术的快速发展，互联网日渐成为各种信息的载体。人们在上面（包括新闻评论、产品评论、情感微博、网络社区等）主动的获取、发布、共享、传播各种观点性信息。这些观点性内容对于电子商务、舆情控制、信息检索等都具有重要的意义和实用价值，对网络文本的观点性内容进行自动情感分析成为Web信息处理的一个热点。
　　《中文微博文本的大数据挖掘：情感分析视角》针对中文微博文本，探索从语义和情感本体的角度构建比较完整的情感分析技术，旨在为中文领域的用户、企业、政府等相关方提供更为方便和科学的中文微博文本挖掘工具。

作者简介

史伟，湖州师范学院商学院电子商务系副系主任副教授，同济大学管理学博士，2012年美国加州州立大学访问学者。入选浙江省之江青年社科学者，湖州市1112人才工程培养后备人选，湖州师范学院中青年骨干教师，2015年获得湖州师范学院科研成果三等奖。主要从事电子商务、大数据、商务智能、情感分析等研究。主持浙江省自然科学基金项目，浙江省哲学社会科学规划项目，浙江省教育厅一般科研项目，浙江省社科联项目，湖州师范学院校级教学改革项目，湖州师范学院人文社科预研项目等多项课题，参与国家自然科学基金项目，上海市哲学社会科学规划课题多项。发表论文数十篇管理、信息、物流等领域的文章。其中10余篇论文被SCI、EI、一级期刊、CSSCI收录。

内页插图

目录

第一章 引言
第一节 研究背景及意义
一 互联网大数据的产生
二 文本情感分析的应用
三 微博文本中的大数据
第二节 研究现状分析
一 文本情感分析
二 微博研究
三 本体建模理论
第三节 研究目的和内容
一 研究目的和价值
二 本书的主要研究工作

第二章 文献综述
第一节 基于语义的情感分析研究综述
一 主客观文本分类
二 基于语义文本情感极性分类研究
三 情感强度分类研究
第二节 情感本体构建研究综述
一 情感类划分研究
二 情感本体构建研究
第三节 微博研究综述
一 微博本身研究
二 以微博为平台的情感分析研究
本章小结

第三章 微博文本结构化数据量化分析
引言
第一节 微博定义与平台介绍
一 微博定义
二 微博平台
第二节 微博与微博文本的特点
一 微博的特点
二 微博文本的特点
三 微博文本中的特殊符号
第三节 微博用户结构和内容分析
一 微博用户结构
二 微博平台上的内容分析
第四节 微博文本获取与相关计算
一 微博文本获取方法
二 微博文本影响力计算
三 微博话题影响力和热度计算
本章小结

第四章 情感本体模型的构建方法
引言
第一节 本体结构及隶属度确定方法
一 相关研究工作
二 模糊描述逻辑的构造
三 基于FDL的本体结构及其推理
四 基于NGD的本体隶属度确定
第二节 基于知网的情感本体构建
一 情感本体构建基础问题
二 情感本体结构设计
三 基于模糊理论的评价词本体构建
四 基于语义相似度的情感词本体构建
第三节 数据统计
本章小结

第五章 基于情感本体的微博文本特征识别与语义分析
引言
第一节 情感空间模型
第二节 特征识别
一 产品特征评价
二 特征词提取方法
三 语料特征词提取
第三节 情感特征标注
一 基本词性标注
二 句子划分方法
三 产品特征标注
四 情感类标注
第四节 程度词与否定词语义分析
一 程度词语义分析
二 否定词语义分析
三 程度词与否定词不同组合语义分析
第五节 几种影响因子语义分析
一 标点符号语义分析
二 连接词语义分析
三 修辞句语义分析
第六节 不同粒度层情感语义分析
一 句子层情感语义计算
二 段落层和文档层情感语义计算
第七节 实验及数据分析
一 实验流程设计
二 程度词和否定词检测窗口分析
三 特征识别和情感语义准确性分析
四 情感类统计和关系分析
本章小结

第六章 基于情感本体的微博文本半结构化数据挖掘
引言
第一节 基于情感本体的微博产品评论分析
一 基于TFIDF产品特征提取
二 基于BMI评价词提取
三 微博文本影响力计算
四 产品特征观点与情感类型和强度
五 产品评论情感值计算
第二节 基于情感本体的微博公众情感分析
一 相关研究综述
二 公众情感分析方法构建
三 公众情感分析数据与文本清理
四 情感本体构建与文本影响力计算
五 微博文本情感类型和强度
第三节 实验及数据分析
一 微博产品评论实验分析
二 微博公众情感实证分析
本章小结

第七章 基于情感分析的微博文本非结构化数据开发
引言
第一节 微博情感分析
一 微博评论特征
二 微博文本情感因素提取与度量
第二节 博克斯-詹金斯预测模型
一 博克斯-詹金斯模型的基本形式
二 基本模型选择
第三节 自回归情感预测模型
一 自回归模型
二 融入情感因素
三 训练自回归情感预测模型
第四节 实证研究
一 实验设置
二 模型参数选择
三 与其他方法比较
本章小结

第八章 结论与展望
第一节 结论
一 提出了模糊本体结构及隶属度确定方法
二 建立了基于知网的模糊情感本体
三 提出了基于情感本体的微博文本特征识别和语义分析方法
四 建立了基于情感本体的微博情感类型和强度分析系统
五 微博情感分析应用研究——产品销量预测系统
第二节 进一步研究的方向

附录 微博情感分析程序处理
参考文献

前言/序言

　　近年来，随着社交网络、电子商务和移动互联网的迅猛发展，人类社会数据的快速增长给许多行业带来了共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据（BigData）时代。其中，互联网大数据的涌现不仅改变了人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。尤其是随着Web2。0时代的到来，越来越多的人愿意在线表达自己的心情（微博）、发表自己对于政策的看法（新闻评论）、发布自己对于产品的评价（产品评论），等等。区别于传统结构化的数据，互联网大数据的表现形式大多为非结构化或半结构化的评论文本形式，对这些数据的挖掘和分析工作显得更加棘手。情感分析技术的出现正好满足了人们对大规模数据进行观点分析的需要。
　　情感分析，又称倾向性分析和意见挖掘，是情感计算的重要分支，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。目前，情感分析技术，主要包括机器学习方法及语义方法两类。基于机器学习的情感分类方法需要用大量的训练样本对分类模型进行训练，且训练样本集的建立需要采用人工方法进行手工标志。因此，近年来研究者将情感分析研究集中在对训练样本的需求量较低的语义方法上。

图书简介： 《中文微博文本的大数据挖掘：情感分析视角》并非一本浅尝辄止的论文集，而是一部系统性、前瞻性的学术专著，深入剖析了中文微博文本所蕴含的巨大信息价值，并聚焦于其中最具挑战性也最具应用前景的情感分析领域。本书旨在为读者构建一个全面而深入的认知框架，理解如何从海量、碎片化、充满噪声的中文微博数据中，提取出具有商业、社会和研究意义的情感洞察。 第一部分：基石——中文微博文本的特性与挑战 本书的开篇，将首先建立读者对中文微博文本独特性的深刻理解。与结构化的新闻报道、严谨的学术论文不同，微博文本以其极高的自由度、实时性和社交性，呈现出前所未有的复杂性。我们将详细探讨以下几个关键维度： 语言的多样性与非规范性： 中文微博文本中充斥着大量非正式用语，包括但不限于：拼音缩写（如“yyds”、“nbcs”）、表情符号、网络流行语、谐音梗、错别字、省略词、以及混合中英文的表达方式。这些都给传统的自然语言处理（NLP）技术带来了巨大的挑战，需要发展出更具适应性和鲁棒性的文本预处理和特征提取方法。 情感表达的微妙性与复杂性： 微博上的情感表达往往是含蓄、多层次的，常常夹杂着讽刺、反讽、戏谑、隐喻等多种修辞手法。一条文本可能同时包含积极和消极的情感，或者情感随上下文发生转移。我们将深入研究这些情感的细微之处，探讨如何识别和量化这些复杂的情感状态。 社交语境的影响： 微博的社交属性意味着文本的含义很大程度上受到发布者、评论者、转发者之间的关系以及话题背景的影响。一次对话、一个热点事件，都可能极大地改变文本的情感指向。本书将强调理解和利用这种社交语境信息的重要性。 数据规模的庞大性与实时性： 每天海量的微博数据生成，要求情感分析方法不仅要准确，还要高效，能够应对实时流动的海量信息。我们将探讨在大数据环境下进行情感分析的可行性与策略。 噪音与歧义的处理： 微博文本中充斥着大量无意义的灌水、广告、机器人账号的发布，以及模糊不清的表述。如何有效地过滤这些噪音，识别出真正有价值的情感信息，是本书将要重点解决的问题。 第二部分：核心——中文微博情感分析的技术路径 在奠定了对中文微博文本特性的深刻认识后，本书将进入情感分析的核心技术层面，系统阐述多种有效的挖掘策略。我们将从传统方法到前沿模型，层层递进，为读者提供一套完整的情感分析工具箱。 文本预处理与特征工程的创新： 针对中文微博文本的非规范性，本书将详细介绍一系列创新的预处理技术，包括但不限于：智能分词与词性标注的改进、拼音缩写与网络用语的词典构建与映射、表情符号的情感含义解码、以及噪声过滤与去重策略。在特征工程方面，我们将探讨如何从词汇、句法、篇章等多个层面提取有效的情感特征，如：词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、N-grams，以及更高级的词嵌入（Word Embeddings）技术（如Word2Vec, GloVe）在中文微博文本上的应用与优化。 基于规则与词典的情感分析： 尽管深度学习方法日益流行，但基于规则和情感词典的方法仍然是理解情感分析基础的重要途径。我们将梳理和介绍现有的中文情感词典，探讨如何构建和扩展适用于微博语境的情感词典，并通过规则和模式匹配实现初步的情感分类。 机器学习在情感分析中的应用： 本书将详细介绍各类经典的机器学习算法在中文微博情感分析中的应用，包括：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）等。我们将重点阐述如何针对微博文本的特点，对这些算法进行特征选择、模型训练和性能评估。 深度学习模型的演进与突破： 深度学习在NLP领域取得了革命性的进展，对于中文微博情感分析更是如此。本书将深入探讨一系列前沿的深度学习模型： 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 它们在处理序列数据方面的优势，如何捕捉文本的长期依赖关系，以及在情感分析中的具体实现。 卷积神经网络（CNN）： 它们在捕捉局部特征方面的能力，以及在短文本情感分析中的有效性。 注意力机制（Attention Mechanism）： 如何让模型聚焦于文本中与情感最相关的内容，提升模型性能。 预训练语言模型（如BERT, RoBERTa, ELECTRA及其中文变体）： 它们在理解中文语义和上下文关系上的强大能力，以及如何针对中文微博情感分析任务进行微调（Fine-tuning），实现state-of-the-art的性能。我们将详细解析这些模型的架构、训练过程以及在实际应用中的调优策略。 多任务学习与迁移学习： 面对中文微博文本的稀疏性、领域差异性等问题，本书将介绍如何利用多任务学习（Multi-task Learning）和迁移学习（Transfer Learning）技术，通过学习相关任务的知识来提升目标任务的性能，例如，利用通用领域的情感分析模型迁移到微博领域。 面向特定情感的任务： 除了整体的情感极性（积极、消极、中性）识别，本书还将深入探讨更细粒度的情感分析任务，如： 情绪分类（Emotion Classification）： 识别具体的七种基本情绪（喜、怒、哀、乐、惊、恐、厌）或其他更细致的情绪类别。 观点挖掘（Opinion Mining）： 识别文本中表达观点的主体、客体以及观点的内容。 情感强度分析（Sentiment Intensity Analysis）： 量化情感的程度，而非仅仅进行分类。 跨语言情感分析（Cross-lingual Sentiment Analysis）： 探讨如何利用中文微博数据与多语言数据进行情感分析的联动。 第三部分：应用——情感分析在中文微博领域的落地实践 理论的技术固然重要，但本书的价值更在于其将情感分析技术与中文微博数据的实际应用场景紧密结合。我们将展示情感分析如何在现实世界中产生巨大的价值。 商业洞察与市场分析： 品牌声誉监测： 实时监测用户对品牌、产品、服务的评价，及时发现潜在的公关危机，制定应对策略。 消费者洞察： 深入了解消费者的需求、偏好、痛点，为产品研发、市场营销提供数据支持。 竞品分析： 监测竞争对手的产品评价和市场反馈，制定差异化竞争策略。 舆情预测与引导： 预测可能引发负面舆情的事件，主动进行信息发布和引导，维护品牌形象。 社会科学研究与公共政策： 公共事件监测与分析： 实时跟踪社会热点事件的情感倾向，了解公众情绪变化，为政府决策提供参考。 社会态势感知： 分析公众对社会政策、公共服务、社会问题的看法，促进社会和谐。 网络谣言识别与传播机制研究： 利用情感分析技术，辅助识别带有负面情绪的谣言，并研究其传播路径。 人机交互与个性化推荐： 智能客服与情感交互： 让智能客服能够理解用户的情感状态，提供更具同理心的服务。 个性化内容推荐： 根据用户的情感偏好，推荐更符合其心境的内容。 案例研究与实践指导： 本书将穿插多个真实的中文微博情感分析案例，从数据收集、模型选择、结果解读到最终应用，进行详细的剖析。这些案例将涵盖不同行业、不同场景，为读者提供可操作的实践指导。 第四部分：挑战与展望——中文微博情感分析的未来发展 任何前沿领域都伴随着未解之谜和新的探索方向。本书的最后一部分，将聚焦于中文微博情感分析当前面临的挑战，并展望未来的发展趋势。 伦理与隐私问题： 在进行大数据挖掘和情感分析时，如何平衡信息利用与用户隐私保护，是至关重要的议题。我们将探讨相关的法律法规和伦理规范。 对抗性攻击与鲁棒性： 随着技术的发展，如何提高情感分析模型抵御恶意攻击的能力，确保结果的可靠性。 跨模态情感分析： 结合文本、图片、视频等多种模态信息，进行更全面、更准确的情感分析。 可解释性AI： 提高深度学习模型的可解释性，让情感分析的结果更易于理解和信赖。 低资源场景下的情感分析： 针对中文微博中低频词汇、新出现网络用语等“长尾”问题，开发更有效的解决方案。 与认知科学、心理学的融合： 借鉴认知科学和心理学的理论，更深入地理解人类情感的本质，推动情感分析技术的理论创新。 结语： 《中文微博文本的大数据挖掘：情感分析视角》是一部集理论深度、技术广度与应用价值于一体的学术力作。它不仅为研究者提供了坚实的理论基础和前沿的技术工具，也为希望从海量中文微博数据中挖掘商业价值、洞察社会态势的企业和组织提供了宝贵的实践指南。本书相信，通过系统性的学习和深入的实践，读者将能够驾驭中文微博文本这座信息富矿，揭示其中蕴含的丰富情感世界，并将其转化为驱动决策、驱动创新的强大动力。

评分☆☆☆☆☆

从技术实现的层面来看，这本书的实操指导性简直是超乎预期的。它不仅停留在理论层面，更像是提供了一份详细的“工具箱”使用说明书。我尤其关注了关于大规模语料库构建与清洗部分的章节，作者详细拆解了从数据采集到特征工程的全过程，其中涉及到的并行处理策略和资源优化技巧，对于我们日常处理TB级别的数据时遇到的性能瓶颈，提供了立竿见影的解决方案。书中提及的几项自定义的文本规范化脚本思路，我已经尝试在自己的项目中进行了初步应用，效果立竿见影地提升了模型的鲁棒性。更难得的是，作者还深入探讨了在特定应用场景下，如何平衡模型准确率与计算复杂度的“工程艺术”，这种对实际生产环境的深刻理解，体现了作者深厚的实战经验，而非纸上谈兵的学院派思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格有一种独特的节奏感，它不是那种冷冰冰的教科书式陈述，而是更像一位经验丰富的专家在与同行进行高水平的、充满热情的对话。作者善于使用类比和比喻，将那些晦涩难懂的机器学习算法概念，巧妙地转化为读者容易理解的具象场景，这极大地降低了非专业背景人士的阅读门槛。我特别欣赏作者在讨论不同情感分析模型优劣势时所持的辩证态度，他既不盲目推崇最新的深度学习模型，也不全然否定传统方法的价值，而是根据应用场景的不同，给出了一套实用性极强的权衡标准。书中插入的一些图表设计也十分精妙，坐标轴的标注清晰明了，不同颜色和线条的区分度很高，即便是直接打印出来进行会议演示，效果也会非常好。阅读体验非常流畅，那种思维被引导着不断深入、不断拓展的愉悦感，实在难得。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的，或许是它对未来趋势的宏大视野和深刻反思。在收尾部分，作者并没有简单地做一个总结，而是将目光投向了中文社交媒体挖掘的伦理边界、隐私保护机制的完善方向，以及更前沿的跨文化情感迁移学习等课题。这种前瞻性，让这本书的价值远远超越了单纯的技术手册范畴，上升到了学科前沿探索的高度。我感觉作者在字里行间流露出的，是对这一领域健康发展的深切关怀，他不仅仅是在教授“如何做”，更是在引导读者思考“为什么要这么做”以及“未来应该如何改进”。这种责任感和远见，让整本书读完后留下的回味无穷，它像一块基石，为我接下来的研究方向提供了坚实的理论基础和明确的未来航标，促使我必须不断更新自己的知识体系以跟上这个快速迭代的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，那种沉稳中又不失现代感的字体搭配，以及封面上那些抽象的数据流图形，让人在翻开之前就对内容充满了期待。我特别喜欢它那种低调的专业感，没有采用那种过于花哨的色彩堆砌，而是用了一种很克制的黑白灰调子，反而突显了内容本身的厚重。侧面看书脊，文字排列得非常工整，可见出版社在细节处理上的用心。拿到手里，纸张的质感也相当不错，那种微微带着粗糙感的哑光纸张，即便是长时间阅读也不会让眼睛感到过于疲劳，这对于一本技术性较强的书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。我甚至花了不少时间研究了一下书名排版的位置和字号的比例，感觉设计师对“大数据”和“情感分析”这两个关键词的视觉权重把握得非常精准，让人一眼就能抓住核心主题。这种对物理形态的重视，往往预示着内容本身也经得起推敲，让人忍不住想立刻沉浸其中，去探究这些精美包装下究竟蕴含了怎样的真知灼见。

评分☆☆☆☆☆

初读开篇，那种扑面而来的学术严谨性就让人感到一股清流。作者似乎毫不拖泥带水，直接切入了社会化媒体数据分析的核心挑战，特别是针对中文语境下特有的语言复杂性和文化背景差异，提出了几套相当有洞察力的预处理框架。我印象特别深刻的是其中关于网络热词演变速度与模型迭代之间关系的那一段论述，它没有停留在理论的空中楼阁，而是结合了近几年的几个标志性网络事件进行了案例剖析，论证过程逻辑链条清晰，每一步的推理都有扎实的数据支撑，让人不得不佩服作者的田野调查能力和对数据的敏感度。尤其是对多模态信息——比如表情符号和网络用语的结合分析——所采用的方法论，远比我之前接触到的其他入门级著作要深入和细致得多，感觉像是直接拿到了一个行业顶尖实验室的内部工作手册，而非一本普通的教材。这种深度的剖析，着实让我对后续章节更加期待，希望能看到更多具体的技术实现细节。