中文微博文本的大數據挖掘：情感分析視角 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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史偉 著

圖書標籤:

• 大數據
• 文本挖掘
• 情感分析
• 微博
• 中文文本
• 自然語言處理
• 數據分析
• 機器學習
• 社交媒體
• 輿情分析

齣版社： 中國社會科學齣版社

ISBN：9787516193129

版次：1

商品編碼：12339887

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：188

字數：181000

正文語種：中文

內容簡介

　　隨著計算機和網絡技術的快速發展，互聯網日漸成為各種信息的載體。人們在上麵（包括新聞評論、産品評論、情感微博、網絡社區等）主動的獲取、發布、共享、傳播各種觀點性信息。這些觀點性內容對於電子商務、輿情控製、信息檢索等都具有重要的意義和實用價值，對網絡文本的觀點性內容進行自動情感分析成為Web信息處理的一個熱點。
　　《中文微博文本的大數據挖掘：情感分析視角》針對中文微博文本，探索從語義和情感本體的角度構建比較完整的情感分析技術，旨在為中文領域的用戶、企業、政府等相關方提供更為方便和科學的中文微博文本挖掘工具。

作者簡介

史偉，湖州師範學院商學院電子商務係副係主任副教授，同濟大學管理學博士，2012年美國加州州立大學訪問學者。入選浙江省之江青年社科學者，湖州市1112人纔工程培養後備人選，湖州師範學院中青年骨乾教師，2015年獲得湖州師範學院科研成果三等奬。主要從事電子商務、大數據、商務智能、情感分析等研究。主持浙江省自然科學基金項目，浙江省哲學社會科學規劃項目，浙江省教育廳一般科研項目，浙江省社科聯項目，湖州師範學院校級教學改革項目，湖州師範學院人文社科預研項目等多項課題，參與國傢自然科學基金項目，上海市哲學社會科學規劃課題多項。發錶論文數十篇管理、信息、物流等領域的文章。其中10餘篇論文被SCI、EI、一級期刊、CSSCI收錄。

內頁插圖

目錄

第一章 引言
第一節 研究背景及意義
一 互聯網大數據的産生
二 文本情感分析的應用
三 微博文本中的大數據
第二節 研究現狀分析
一 文本情感分析
二 微博研究
三 本體建模理論
第三節 研究目的和內容
一 研究目的和價值
二 本書的主要研究工作

第二章 文獻綜述
第一節 基於語義的情感分析研究綜述
一 主客觀文本分類
二 基於語義文本情感極性分類研究
三 情感強度分類研究
第二節 情感本體構建研究綜述
一 情感類劃分研究
二 情感本體構建研究
第三節 微博研究綜述
一 微博本身研究
二 以微博為平颱的情感分析研究
本章小結

第三章 微博文本結構化數據量化分析
引言
第一節 微博定義與平颱介紹
一 微博定義
二 微博平颱
第二節 微博與微博文本的特點
一 微博的特點
二 微博文本的特點
三 微博文本中的特殊符號
第三節 微博用戶結構和內容分析
一 微博用戶結構
二 微博平颱上的內容分析
第四節 微博文本獲取與相關計算
一 微博文本獲取方法
二 微博文本影響力計算
三 微博話題影響力和熱度計算
本章小結

第四章 情感本體模型的構建方法
引言
第一節 本體結構及隸屬度確定方法
一 相關研究工作
二 模糊描述邏輯的構造
三 基於FDL的本體結構及其推理
四 基於NGD的本體隸屬度確定
第二節 基於知網的情感本體構建
一 情感本體構建基礎問題
二 情感本體結構設計
三 基於模糊理論的評價詞本體構建
四 基於語義相似度的情感詞本體構建
第三節 數據統計
本章小結

第五章 基於情感本體的微博文本特徵識彆與語義分析
引言
第一節 情感空間模型
第二節 特徵識彆
一 産品特徵評價
二 特徵詞提取方法
三 語料特徵詞提取
第三節 情感特徵標注
一 基本詞性標注
二 句子劃分方法
三 産品特徵標注
四 情感類標注
第四節 程度詞與否定詞語義分析
一 程度詞語義分析
二 否定詞語義分析
三 程度詞與否定詞不同組閤語義分析
第五節 幾種影響因子語義分析
一 標點符號語義分析
二 連接詞語義分析
三 修辭句語義分析
第六節 不同粒度層情感語義分析
一 句子層情感語義計算
二 段落層和文檔層情感語義計算
第七節 實驗及數據分析
一 實驗流程設計
二 程度詞和否定詞檢測窗口分析
三 特徵識彆和情感語義準確性分析
四 情感類統計和關係分析
本章小結

第六章 基於情感本體的微博文本半結構化數據挖掘
引言
第一節 基於情感本體的微博産品評論分析
一 基於TFIDF産品特徵提取
二 基於BMI評價詞提取
三 微博文本影響力計算
四 産品特徵觀點與情感類型和強度
五 産品評論情感值計算
第二節 基於情感本體的微博公眾情感分析
一 相關研究綜述
二 公眾情感分析方法構建
三 公眾情感分析數據與文本清理
四 情感本體構建與文本影響力計算
五 微博文本情感類型和強度
第三節 實驗及數據分析
一 微博産品評論實驗分析
二 微博公眾情感實證分析
本章小結

第七章 基於情感分析的微博文本非結構化數據開發
引言
第一節 微博情感分析
一 微博評論特徵
二 微博文本情感因素提取與度量
第二節 博剋斯-詹金斯預測模型
一 博剋斯-詹金斯模型的基本形式
二 基本模型選擇
第三節 自迴歸情感預測模型
一 自迴歸模型
二 融入情感因素
三 訓練自迴歸情感預測模型
第四節 實證研究
一 實驗設置
二 模型參數選擇
三 與其他方法比較
本章小結

第八章 結論與展望
第一節 結論
一 提齣瞭模糊本體結構及隸屬度確定方法
二 建立瞭基於知網的模糊情感本體
三 提齣瞭基於情感本體的微博文本特徵識彆和語義分析方法
四 建立瞭基於情感本體的微博情感類型和強度分析係統
五 微博情感分析應用研究——産品銷量預測係統
第二節 進一步研究的方嚮

附錄 微博情感分析程序處理
參考文獻

前言/序言

　　近年來，隨著社交網絡、電子商務和移動互聯網的迅猛發展，人類社會數據的快速增長給許多行業帶來瞭共同麵對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因而信息社會已經進入瞭大數據（BigData）時代。其中，互聯網大數據的湧現不僅改變瞭人們的生活與工作方式、企業的運作模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。尤其是隨著Web2。0時代的到來，越來越多的人願意在綫錶達自己的心情（微博）、發錶自己對於政策的看法（新聞評論）、發布自己對於産品的評價（産品評論），等等。區彆於傳統結構化的數據，互聯網大數據的錶現形式大多為非結構化或半結構化的評論文本形式，對這些數據的挖掘和分析工作顯得更加棘手。情感分析技術的齣現正好滿足瞭人們對大規模數據進行觀點分析的需要。
　　情感分析，又稱傾嚮性分析和意見挖掘，是情感計算的重要分支，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。目前，情感分析技術，主要包括機器學習方法及語義方法兩類。基於機器學習的情感分類方法需要用大量的訓練樣本對分類模型進行訓練，且訓練樣本集的建立需要采用人工方法進行手工標誌。因此，近年來研究者將情感分析研究集中在對訓練樣本的需求量較低的語義方法上。

圖書簡介： 《中文微博文本的大數據挖掘：情感分析視角》並非一本淺嘗輒止的論文集，而是一部係統性、前瞻性的學術專著，深入剖析瞭中文微博文本所蘊含的巨大信息價值，並聚焦於其中最具挑戰性也最具應用前景的情感分析領域。本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的認知框架，理解如何從海量、碎片化、充滿噪聲的中文微博數據中，提取齣具有商業、社會和研究意義的情感洞察。 第一部分：基石——中文微博文本的特性與挑戰 本書的開篇，將首先建立讀者對中文微博文本獨特性的深刻理解。與結構化的新聞報道、嚴謹的學術論文不同，微博文本以其極高的自由度、實時性和社交性，呈現齣前所未有的復雜性。我們將詳細探討以下幾個關鍵維度： 語言的多樣性與非規範性： 中文微博文本中充斥著大量非正式用語，包括但不限於：拼音縮寫（如“yyds”、“nbcs”）、錶情符號、網絡流行語、諧音梗、錯彆字、省略詞、以及混閤中英文的錶達方式。這些都給傳統的自然語言處理（NLP）技術帶來瞭巨大的挑戰，需要發展齣更具適應性和魯棒性的文本預處理和特徵提取方法。 情感錶達的微妙性與復雜性： 微博上的情感錶達往往是含蓄、多層次的，常常夾雜著諷刺、反諷、戲謔、隱喻等多種修辭手法。一條文本可能同時包含積極和消極的情感，或者情感隨上下文發生轉移。我們將深入研究這些情感的細微之處，探討如何識彆和量化這些復雜的情感狀態。 社交語境的影響： 微博的社交屬性意味著文本的含義很大程度上受到發布者、評論者、轉發者之間的關係以及話題背景的影響。一次對話、一個熱點事件，都可能極大地改變文本的情感指嚮。本書將強調理解和利用這種社交語境信息的重要性。 數據規模的龐大性與實時性： 每天海量的微博數據生成，要求情感分析方法不僅要準確，還要高效，能夠應對實時流動的海量信息。我們將探討在大數據環境下進行情感分析的可行性與策略。 噪音與歧義的處理： 微博文本中充斥著大量無意義的灌水、廣告、機器人賬號的發布，以及模糊不清的錶述。如何有效地過濾這些噪音，識彆齣真正有價值的情感信息，是本書將要重點解決的問題。 第二部分：核心——中文微博情感分析的技術路徑 在奠定瞭對中文微博文本特性的深刻認識後，本書將進入情感分析的核心技術層麵，係統闡述多種有效的挖掘策略。我們將從傳統方法到前沿模型，層層遞進，為讀者提供一套完整的情感分析工具箱。 文本預處理與特徵工程的創新： 針對中文微博文本的非規範性，本書將詳細介紹一係列創新的預處理技術，包括但不限於：智能分詞與詞性標注的改進、拼音縮寫與網絡用語的詞典構建與映射、錶情符號的情感含義解碼、以及噪聲過濾與去重策略。在特徵工程方麵，我們將探討如何從詞匯、句法、篇章等多個層麵提取有效的情感特徵，如：詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、N-grams，以及更高級的詞嵌入（Word Embeddings）技術（如Word2Vec, GloVe）在中文微博文本上的應用與優化。 基於規則與詞典的情感分析： 盡管深度學習方法日益流行，但基於規則和情感詞典的方法仍然是理解情感分析基礎的重要途徑。我們將梳理和介紹現有的中文情感詞典，探討如何構建和擴展適用於微博語境的情感詞典，並通過規則和模式匹配實現初步的情感分類。 機器學習在情感分析中的應用： 本書將詳細介紹各類經典的機器學習算法在中文微博情感分析中的應用，包括：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、支持嚮量機（SVM）、邏輯迴歸（Logistic Regression）等。我們將重點闡述如何針對微博文本的特點，對這些算法進行特徵選擇、模型訓練和性能評估。 深度學習模型的演進與突破： 深度學習在NLP領域取得瞭革命性的進展，對於中文微博情感分析更是如此。本書將深入探討一係列前沿的深度學習模型： 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 它們在處理序列數據方麵的優勢，如何捕捉文本的長期依賴關係，以及在情感分析中的具體實現。 捲積神經網絡（CNN）： 它們在捕捉局部特徵方麵的能力，以及在短文本情感分析中的有效性。 注意力機製（Attention Mechanism）： 如何讓模型聚焦於文本中與情感最相關的內容，提升模型性能。 預訓練語言模型（如BERT, RoBERTa, ELECTRA及其中文變體）： 它們在理解中文語義和上下文關係上的強大能力，以及如何針對中文微博情感分析任務進行微調（Fine-tuning），實現state-of-the-art的性能。我們將詳細解析這些模型的架構、訓練過程以及在實際應用中的調優策略。 多任務學習與遷移學習： 麵對中文微博文本的稀疏性、領域差異性等問題，本書將介紹如何利用多任務學習（Multi-task Learning）和遷移學習（Transfer Learning）技術，通過學習相關任務的知識來提升目標任務的性能，例如，利用通用領域的情感分析模型遷移到微博領域。 麵嚮特定情感的任務： 除瞭整體的情感極性（積極、消極、中性）識彆，本書還將深入探討更細粒度的情感分析任務，如： 情緒分類（Emotion Classification）： 識彆具體的七種基本情緒（喜、怒、哀、樂、驚、恐、厭）或其他更細緻的情緒類彆。 觀點挖掘（Opinion Mining）： 識彆文本中錶達觀點的主體、客體以及觀點的內容。 情感強度分析（Sentiment Intensity Analysis）： 量化情感的程度，而非僅僅進行分類。 跨語言情感分析（Cross-lingual Sentiment Analysis）： 探討如何利用中文微博數據與多語言數據進行情感分析的聯動。 第三部分：應用——情感分析在中文微博領域的落地實踐 理論的技術固然重要，但本書的價值更在於其將情感分析技術與中文微博數據的實際應用場景緊密結閤。我們將展示情感分析如何在現實世界中産生巨大的價值。 商業洞察與市場分析： 品牌聲譽監測： 實時監測用戶對品牌、産品、服務的評價，及時發現潛在的公關危機，製定應對策略。 消費者洞察： 深入瞭解消費者的需求、偏好、痛點，為産品研發、市場營銷提供數據支持。 競品分析： 監測競爭對手的産品評價和市場反饋，製定差異化競爭策略。 輿情預測與引導： 預測可能引發負麵輿情的事件，主動進行信息發布和引導，維護品牌形象。 社會科學研究與公共政策： 公共事件監測與分析： 實時跟蹤社會熱點事件的情感傾嚮，瞭解公眾情緒變化，為政府決策提供參考。 社會態勢感知： 分析公眾對社會政策、公共服務、社會問題的看法，促進社會和諧。 網絡謠言識彆與傳播機製研究： 利用情感分析技術，輔助識彆帶有負麵情緒的謠言，並研究其傳播路徑。 人機交互與個性化推薦： 智能客服與情感交互： 讓智能客服能夠理解用戶的情感狀態，提供更具同理心的服務。 個性化內容推薦： 根據用戶的情感偏好，推薦更符閤其心境的內容。 案例研究與實踐指導： 本書將穿插多個真實的中文微博情感分析案例，從數據收集、模型選擇、結果解讀到最終應用，進行詳細的剖析。這些案例將涵蓋不同行業、不同場景，為讀者提供可操作的實踐指導。 第四部分：挑戰與展望——中文微博情感分析的未來發展 任何前沿領域都伴隨著未解之謎和新的探索方嚮。本書的最後一部分，將聚焦於中文微博情感分析當前麵臨的挑戰，並展望未來的發展趨勢。 倫理與隱私問題： 在進行大數據挖掘和情感分析時，如何平衡信息利用與用戶隱私保護，是至關重要的議題。我們將探討相關的法律法規和倫理規範。 對抗性攻擊與魯棒性： 隨著技術的發展，如何提高情感分析模型抵禦惡意攻擊的能力，確保結果的可靠性。 跨模態情感分析： 結閤文本、圖片、視頻等多種模態信息，進行更全麵、更準確的情感分析。 可解釋性AI： 提高深度學習模型的可解釋性，讓情感分析的結果更易於理解和信賴。 低資源場景下的情感分析： 針對中文微博中低頻詞匯、新齣現網絡用語等“長尾”問題，開發更有效的解決方案。 與認知科學、心理學的融閤： 藉鑒認知科學和心理學的理論，更深入地理解人類情感的本質，推動情感分析技術的理論創新。 結語： 《中文微博文本的大數據挖掘：情感分析視角》是一部集理論深度、技術廣度與應用價值於一體的學術力作。它不僅為研究者提供瞭堅實的理論基礎和前沿的技術工具，也為希望從海量中文微博數據中挖掘商業價值、洞察社會態勢的企業和組織提供瞭寶貴的實踐指南。本書相信，通過係統性的學習和深入的實踐，讀者將能夠駕馭中文微博文本這座信息富礦，揭示其中蘊含的豐富情感世界，並將其轉化為驅動決策、驅動創新的強大動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計實在讓人眼前一亮，那種沉穩中又不失現代感的字體搭配，以及封麵上那些抽象的數據流圖形，讓人在翻開之前就對內容充滿瞭期待。我特彆喜歡它那種低調的專業感，沒有采用那種過於花哨的色彩堆砌，而是用瞭一種很剋製的黑白灰調子，反而突顯瞭內容本身的厚重。側麵看書脊，文字排列得非常工整，可見齣版社在細節處理上的用心。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，那種微微帶著粗糙感的啞光紙張，即便是長時間閱讀也不會讓眼睛感到過於疲勞，這對於一本技術性較強的書籍來說，無疑是一個巨大的加分項。我甚至花瞭不少時間研究瞭一下書名排版的位置和字號的比例，感覺設計師對“大數據”和“情感分析”這兩個關鍵詞的視覺權重把握得非常精準，讓人一眼就能抓住核心主題。這種對物理形態的重視，往往預示著內容本身也經得起推敲，讓人忍不住想立刻沉浸其中，去探究這些精美包裝下究竟蘊含瞭怎樣的真知灼見。

評分☆☆☆☆☆

從技術實現的層麵來看，這本書的實操指導性簡直是超乎預期的。它不僅停留在理論層麵，更像是提供瞭一份詳細的“工具箱”使用說明書。我尤其關注瞭關於大規模語料庫構建與清洗部分的章節，作者詳細拆解瞭從數據采集到特徵工程的全過程，其中涉及到的並行處理策略和資源優化技巧，對於我們日常處理TB級彆的數據時遇到的性能瓶頸，提供瞭立竿見影的解決方案。書中提及的幾項自定義的文本規範化腳本思路，我已經嘗試在自己的項目中進行瞭初步應用，效果立竿見影地提升瞭模型的魯棒性。更難得的是，作者還深入探討瞭在特定應用場景下，如何平衡模型準確率與計算復雜度的“工程藝術”，這種對實際生産環境的深刻理解，體現瞭作者深厚的實戰經驗，而非紙上談兵的學院派思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到震撼的，或許是它對未來趨勢的宏大視野和深刻反思。在收尾部分，作者並沒有簡單地做一個總結，而是將目光投嚮瞭中文社交媒體挖掘的倫理邊界、隱私保護機製的完善方嚮，以及更前沿的跨文化情感遷移學習等課題。這種前瞻性，讓這本書的價值遠遠超越瞭單純的技術手冊範疇，上升到瞭學科前沿探索的高度。我感覺作者在字裏行間流露齣的，是對這一領域健康發展的深切關懷，他不僅僅是在教授“如何做”，更是在引導讀者思考“為什麼要這麼做”以及“未來應該如何改進”。這種責任感和遠見，讓整本書讀完後留下的迴味無窮，它像一塊基石，為我接下來的研究方嚮提供瞭堅實的理論基礎和明確的未來航標，促使我必須不斷更新自己的知識體係以跟上這個快速迭代的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格有一種獨特的節奏感，它不是那種冷冰冰的教科書式陳述，而是更像一位經驗豐富的專傢在與同行進行高水平的、充滿熱情的對話。作者善於使用類比和比喻，將那些晦澀難懂的機器學習算法概念，巧妙地轉化為讀者容易理解的具象場景，這極大地降低瞭非專業背景人士的閱讀門檻。我特彆欣賞作者在討論不同情感分析模型優劣勢時所持的辯證態度，他既不盲目推崇最新的深度學習模型，也不全然否定傳統方法的價值，而是根據應用場景的不同，給齣瞭一套實用性極強的權衡標準。書中插入的一些圖錶設計也十分精妙，坐標軸的標注清晰明瞭，不同顔色和綫條的區分度很高，即便是直接打印齣來進行會議演示，效果也會非常好。閱讀體驗非常流暢，那種思維被引導著不斷深入、不斷拓展的愉悅感，實在難得。

評分☆☆☆☆☆

初讀開篇，那種撲麵而來的學術嚴謹性就讓人感到一股清流。作者似乎毫不拖泥帶水，直接切入瞭社會化媒體數據分析的核心挑戰，特彆是針對中文語境下特有的語言復雜性和文化背景差異，提齣瞭幾套相當有洞察力的預處理框架。我印象特彆深刻的是其中關於網絡熱詞演變速度與模型迭代之間關係的那一段論述，它沒有停留在理論的空中樓閣，而是結閤瞭近幾年的幾個標誌性網絡事件進行瞭案例剖析，論證過程邏輯鏈條清晰，每一步的推理都有紮實的數據支撐，讓人不得不佩服作者的田野調查能力和對數據的敏感度。尤其是對多模態信息——比如錶情符號和網絡用語的結閤分析——所采用的方法論，遠比我之前接觸到的其他入門級著作要深入和細緻得多，感覺像是直接拿到瞭一個行業頂尖實驗室的內部工作手冊，而非一本普通的教材。這種深度的剖析，著實讓我對後續章節更加期待，希望能看到更多具體的技術實現細節。