基于语义的Web新闻内容倾向性分析框架

资 源 简 介

基于语义的Web新闻内容倾向性分析框架

详 情 说 明

语义Web新闻内容倾向性分析框架是一种利用自然语言处理技术来识别和量化新闻报道中隐含观点倾向的系统。该框架主要包含三个核心模块：文本预处理、语义特征提取和倾向性分类。

在文本预处理阶段，系统会对爬取的Web新闻进行清洗，包括去除HTML标签、停用词过滤和文本标准化等操作。这一步骤确保后续分析基于干净的文本内容。

语义特征提取是整个框架的关键环节，它采用词嵌入技术和深度学习模型来捕捉文本中的深层语义信息。不同于传统的词袋模型，这种方法能够理解词语之间的关联性和上下文含义。

倾向性分类模块基于提取的语义特征，采用监督学习方法对新闻内容进行倾向性打分。系统可以识别出正面、负面或中立的报道倾向，还能检测更细微的立场偏向。

该框架在舆情监控、媒体偏见研究和个性化新闻推荐等领域有广泛应用前景。通过持续学习和模型优化，它能适应不同语言和文化背景下的新闻分析需求。