網路新聞讀者閱後情感之預測

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题名:	網路新聞讀者閱後情感之預測
其它题名:	Sentiment Prediction for Internet News Readers
作者:	張昭憲;沈育信
关键词:	情感分析;N-gram;資料分類;文字探勘;網路新聞
日期:	2016-12-01
上传时间:	2017-10-27 02:11:31 (UTC+8)
摘要:	隨著社群網路的蓬勃發展，人們已習慣在網路上發表個人看法，留下無數的數位足跡。若能蒐集這些發言，透過系統化的情感分析(sentiment analysis)，便可快速得知群眾的想法或傾向。在吸引群眾參與的網路媒體中，除網路社群與即時通訊平台外，網路新聞亦是非常重要的一環。若能預測大多數讀者閱後之情緒反應，各公私領域(政府、選舉、娛樂、運動等)決策者便可在發布新聞前，事先調整內容，以獲得更多的關注與正面評價。然而，有別於傳統的情感分析，網路新聞因新創詞多、讀者情感變化快速、新聞用語與讀者反應關聯度低等特點，需採用不同的方法來因應。為此，本研究發展了一套有效的讀者情感預測方法，以預測新聞刊登後可能引發之群眾情緒。首先，透過蒐集特定情感分類下的所有新聞，進行N-gram斷詞分析。藉由統計文章中常用字詞排序表，產生各種不同的讀者情感預測模型。為準確預測讀者情感，本研究使用三種相似度計算方式，將待測新聞進行情感分類。為驗證提出方法之有效性，我們蒐集Yahoo奇摩新聞將近一年共193,489筆新聞進行實驗。結果顯示，在相關新聞數量足夠時，本研究提出方法具有良好之預測準確率。其次，當新聞蒐集天數增長時，準確率可獲得明顯提升，但需考量新聞熱度持續時間。此外，當有重大新聞發生時，控制塑模的時間點可獲得更佳的預測結果。上述結果說明本研究發展方法之有效性，若能實際應用於各領域之新聞發布，將可提供有效之決策支援。
關聯:	資訊、科技與社會學報，第十六卷
显示于类别:	[資訊管理學系暨研究所] 期刊論文

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