基于主题相关性分析的文本倾向性研究

资 源 简 介

基于主题相关性分析的文本倾向性研究

详 情 说 明

在当前大数据时代，海量文本数据中蕴含着丰富的观点和情感信息。本文探讨的主题相关性分析方法，为文本倾向性研究提供了新的技术路径。该研究主要包含以下三个关键环节：

首先是主题特征提取阶段，通过自然语言处理技术识别文本中的核心主题词，构建主题特征向量空间。与传统的情感分析方法不同，这种方法能够更准确地捕捉文本中与特定主题相关的情感表达。

其次是相关性建模环节，研究人员需要设计合适的算法计算文本与目标主题之间的关联程度。常用的方法包括基于语义相似度的计算模型和基于深度学习的相关性预测模型。

最后是倾向性分析阶段，在确定文本与主题的相关性后，对相关文本进行细粒度的情感分析。这种方法可以有效避免非相关文本对整体情感倾向判断的干扰，显著提升分析结果的准确性。