期刊論文
| 學年 | 105 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 出版（發表）日期 | 2016-12-01 |
| 作品名稱 | 網路新聞讀者閱後情感之預測 |
| 作品名稱（其他語言） | Sentiment Prediction for Internet News Readers |
| 著者 | 張昭憲; 沈育信 |
| 單位 | |
| 出版者 | |
| 著錄名稱、卷期、頁數 | 資訊、科技與社會學報，第十六卷 |
| 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。 |
| 關鍵字 | 情感分析; N-gram; 資料分類; 文字探勘; 網路新聞 |
| 語言 | zh_TW |
| ISSN | 1682-8054 |
| 期刊性質 | 國內 |
| 收錄於 | |
| 產學合作 | |
| 通訊作者 | 張昭憲 |
| 審稿制度 | 是 |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | |
| 出版型式 | ,電子版 |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/111873 ) |