文本分析之制作网络关系图

知识图谱与语义网络的建模与分析随着互联网的不断发展和人工智能的快速崛起，知识图谱和语义网络成为了研究和应用领域的热门话题。

它们对于机器理解和推理、信息检索和知识管理等方面具有重要意义。

本文将就知识图谱与语义网络的建模与分析进行探讨。

一、知识图谱的建模知识图谱是一种用于描述和组织知识的结构化数据模型。

它通过实体、属性和关系来表示知识，以图的形式展现。

知识图谱的建模过程包括三个主要步骤：实体识别、关系抽取和属性填充。

在实体识别阶段，需要从原始文本中识别出实体，例如人物、地点、物品等。

这可以通过命名实体识别和实体链接等技术来实现。

随后，在关系抽取步骤中，需要从文本中抽取出实体之间的关系。

这可以在预定义的关系集合中进行匹配或者使用远程监督等自动标注方法。

最后，对于每个实体和关系，还需要填充属性信息，以更加详尽地描述它们的特征。

二、语义网络的建模语义网络是一种基于语义关系的知识表示方法，它通过节点和边来表示实体和关系之间的语义联系。

与知识图谱类似，语义网络也可以用于组织和描述知识，但是它更加注重语义关系的建模。

语义网络的建模主要涉及两个方面：节点的语义表示和边的语义关系。

节点可以表示实体、概念或者属性等。

对于不同的应用场景，可以使用不同的节点类型和特征表示方法。

而边则表示实体之间的语义关系，例如属于、关联、相似等。

常见的语义关系有上下位关系、关联关系、相似关系等。

三、知识图谱与语义网络的分析知识图谱和语义网络的建模为后续的分析任务提供了基础。

在知识图谱的分析中，常见的任务包括图结构分析、图聚类和图挖掘等。

图结构分析可以揭示知识图谱中的拓扑结构特征，例如节点的度中心性、介数中心性和聚集系数等。

图聚类则可以将相似的节点聚集到同一个社区中，从而发现潜在的知识群体。

而图挖掘则可以探索知识图谱中隐藏的模式和规律。

对于语义网络的分析来说，常见的任务包括关系推理、语义相似度计算和语义链接等。

关系推理可以通过推理算法和规则引擎发现隐含的语义关系，从而丰富语义网络的表示能力。

基于图神经网络的社交媒体文本情感分析作者：王治学来源：《电脑知识与技术》2023年第25期摘要：随着社交媒体的广泛应用，人们在平台上产生了大量的文本内容，包含丰富的情感信息。

传统的情感分析方法往往忽视了文本之间的关系和上下文信息，导致结果不够准确。

为了解决这一问题，图神经网络被引入社交媒体文本情感分析中。

图神经网络可以有效地捕捉文本之间的复杂关系，并结合上下文信息进行情感分类。

因此，文章基于图神经网络的社交媒体文本情感展开分析，以便更好地挖掘社交媒体文本中的情感信息，为用户提供更精准的情感分析服务。

关键词：图神经网络；社交媒体；文本情感；分析中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）25-0027-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：0 引言社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，通过社交媒体平台，人们可以分享自己的想法、情感和体验，这种大规模的信息交流使得社交媒体成为研究用户情感和意见的宝贵数据源。

情感分析作为自然语言处理的重要任务之一，旨在识别和理解文本中所蕴含的情感倾向，从而为用户提供更个性化的服务和决策支持。

然而，社交媒体文本的情感分析面临着诸多挑战。

为了解决问题，图神经网络被引入社交媒体文本情感分析中。

图神经网络是一种适用于处理图结构数据的强大工具，它通过学习节点之间的连接和交互关系来推断节点的属性和标签。

在社交媒体文本情感分析中，可以将文本看作节点，将用户之间的关系看作图中的边，通过图神经网络模型来学习文本之间的关系和上下文信息，从而更准确地进行情感分类。

1 图神经网络的基本原理和变体1.1 基本原理图神经网络是一种基于图结构数据进行学习和推断的机器学习模型。

与传统的神经网络主要关注于处理向量和矩阵数据不同，图神经网络通过建模节点之间的连接关系来捕捉数据中的结构信息。

图神经网络的基本原理可以分为两个关键步骤：节点表示学习和图卷积操作。

节点表示学习是图神经网络的核心任務之一，旨在将每个节点表示为具有丰富语义信息的向量。

大数据分析政府工作报告随着信息技术的飞速发展，大数据技术也越来越被广泛应用。

政府工作报告可以看作是政府工作的总结和展望，对于政策制订和决策执行等方面都具有重要的指导作用。

因此，利用大数据对政府工作报告进行分析，既能对政府工作的实施情况有更加全面客观的了解，又能为政府在未来的政策制定和执行中提供有力的支持和参考。

一、政府工作报告的概述政府工作报告是国务院总理在全国人民代表大会上所作的政府工作的总结和报告。

它具有权威性和全面性，是全年中国政府工作的重要总结和回顾。

政府工作报告主要包括经济和社会发展情况分析、国内外形势评估、政府工作总体部署以及各行各业的政策和工作计划等内容。

政府工作报告的小标题、关键字、表格数据等都蕴含着大量可供挖掘的信息。

二、大数据对政府工作报告的分析1. 文本分析政府工作报告涉及范围广泛，包含了许多关键词。

可以利用文本分析技术对政策重点领域、政策目标和重点内容等进行分析。

文本分析可分为词频分析、基于正负情感分析以及主题模型分析等。

词频分析可以统计政府工作报告中某些特定词汇的出现频率。

基于正负情感分析可以度量政府工作报告的态度和情感，并以此作为政策制订和执行的参考。

主题模型分析可将政府工作报告根据主题内容进行聚类分析，以便了解某些特定政策领域的发展状况。

2. 可视化分析政府工作报告的表格和图片等数据资料多，可用可视化方式进行分析。

数据可视化是一种能够将数据以图形或其他形式展示出来的技术，可帮助用户理解数据的分布和趋势变化。

例如，可以通过绘制地图、折线图和柱状图等形式展示各省市的经济和社会发展情况，以便了解不同地区的发展情况，以及制定针对性的政策措施。

3. 网络关系图分析政府工作涉及多个部门和多个领域之间的协作关系。

可分析政府工作报告中各部委的职能和任务，以及不同部门和领域之间的合作情况。

可通过分析政府工作报告中涉及到的部委、政策及其它关键词之间的关系等形成网络关系图，以了解各部门的职能分工，以及不同部门之间的协作与配合情况。

基于网络分析的文本分类研究近年来，随着互联网技术的迅猛发展，以文本为代表的海量数据呈现出爆炸式增长的趋势。

因此，如何高效、准确地进行文本分类成为了一个热门研究课题。

而基于网络分析的文本分类研究则是其中的一个重要分支，它借助于网络科学的理论和方法，对文本数据进行了有效地处理和分析，能够更好地解决文本分类中遇到的难点和问题。

网络分析在文本分类中的应用网络分析是一种研究复杂系统的有效工具，可以将人们经常面对的各种现象和问题抽象成为一个图或网络模型，通过探索网络结构和特征，揭示出系统内部的规律和关系，从而实现对系统行为的深入理解和控制。

相比于传统的机器学习算法，在文本分类中应用网络分析技术有以下优势：首先，网络分析能够将文本抽象成为节点，文本间的关系抽象成为边，从而形成网络结构。

通过分析网络的拓扑结构和各个节点之间的关系，可以深入挖掘文本数据的内在规律和特征，发现象句法、语法、主题等不同层次的特征，从而更好地帮助用户理解和分析文本。

其次，网络分析能够处理大规模复杂的文本数据，可以将文本分为多个层次，如单词层、文本层、语料库层等，通过对不同层次的分析和整合，可以更全面、准确地表达文本数据。

此外，网络分析还能够检测和识别文本中存在的社区结构和重要度的差异，较好地解决了传统机器学习算法中存在的维度灾难、过拟合等问题。

最后，由于网络分析具有较强的可视化能力，并且能够将文本数据转化为数学模型，因此极大地提高了文本分类的可解释性和推广性。

同时，它还能够让文本分类结果更加透明，降低了分类错误的概率。

因此，基于网络分析的文本分类已经成为了当前文本领域的一个研究热点，得到了越来越广泛的关注和应用。

基于网络分析的文本分类方法目前，基于网络分析的文本分类方法主要可以分为以下几类：1.基于图同构和特征重构的文本分类方法。

该方法将文本表示成一张图，通过探索节点的度、聚类系数、介数中心度等网络结构信息和节点的词频、词义、语义等文本特征，重新构建文本特征表示模型，进而实现文本分类。

2020年4月下半月刊基于网络文本分析的主题公园形象感知研究——以郑州方特欢乐世界为例刘苏华本文以郑州方特欢乐世界为研究对象，通过网络采集游客评论，利用内容分析法和共现网络分析法对郑州方特欢乐世界的旅游感知形象进行分析，得出了游客对其整体感知是积极的、正面的，这种感知主要来自项目给游客带来的体验很刺激和愉快的结论，同时也针对其给游客带来的“遗憾”进行主要原因分析后提出了相应建议。

引言自1971年Hunt博士提出旅游形象概念以来，关于旅游形象的研究开始进入人们的视野，而伴随计算机技术与网络技术的成长与推广，越来越多的研究人员致力于将互联网数据用作旅游形象研究，网络文本采集、过滤与分析成为一种重要的研究手段。

戴光全、梁春鼎通过网络文本分析法，对西安世博会开幕前后网友态度进行研究，发现开幕后网友更多呈现的是“客人”的心态；苗红、马金涛等利用内容分析法，研究宁夏休闲农业开发与需求特征之后发现其有很大的发展空间；滕茜、杨勇等采取网络文本分析法对上海地区旅游形象分析后发现影响游客对旅游景区偏好的主要因素是景区的价值与旅游成本；梁保尔、攀植强基于游客的数字足迹，对上海历史街区研究后认为官方宣传的重点在于对环境的保护；钟栎娜采用复杂网络文本分析法从实证的角度证明了旅游者对旅游地的感知首先是环境整体；宋炳华、马耀峰等以平遥古城为例，利用网络文本分析，发现“人”主要影响了游客对其的消极感知；郑华伟在对红色旅游的网络文本进行分析后得出红色旅游对红色旅游者幸福感的内化构建以价值观内化为主要心理过程的结论；赵咪咪、张建国以丽水白云森林公园为例，通过网络文本分析法发现此公园的旅游形象感知主要为自然景观类；万蕙、唐雪琼在对傣族泼水节游客狂欢体验进行网络文本分析后发现游客在傣族泼水节身份被消解；孙小龙、林璧属利用网络文本分析法，以西江苗寨的旅游符号为研究对象，发现商铺数量、人流量、门票及非真实性是影响游客商业化识别的主要次类符号；宋振春、赵彩虹等对中国出境游进行网络文本分析发现中国人对出境旅游的社会认知受到传统文化影响,具有明显的集体主义特色；张瑞、张建国基于网络文本分析法，对上海辰山植物园旅游形象感知研究得出游客体验要素的分值总体较高，整体为积极感知的结论；彭丹、黄燕婷以丽江古城为研究对象，利用网络文本分析法，发现游客对其情感评价以积极情感为主，负面情感相对较少；刘逸、陈欣诺等采用内容分析法对游客的自然和人文旅游资源的情感画像差异进行研究，发现游客对自然资源的情感表达结构较为集中；宋楠楠、崔会平等以游客在宁波奉化滕头村的旅游体验为研究对象，进行文本分析后发现游客体验的满意与不满意之处，并提出了改进建议。

日常舆情检测方案随着社交媒体的崛起和普及，舆情监测对于企业和政府机构的重要性越来越显著。

在日常运营中，需要及时监测和分析公众对企业或政府机构的态度、声音和评价。

本文介绍一种基于网络抓取和文本分析的日常舆情检测方案。

1. 数据抓取数据抓取是舆情检测的基础工作。

我们可以使用一些流行的爬虫框架，如Scrapy、Beautiful Soup等。

通过指定关键词、时间范围和媒体类型等限制条件，从网络上抓取预定量的文本数据。

数据来源主要包括以下几类：•微博、微信公众号等社交媒体平台•新闻网站、论坛等官方或非官方媒体平台•公司或政府官网、客服中心等官方平台2. 数据预处理抓取到的数据还需要进行预处理，包括以下几个步骤：2.1 数据去重由于网络上的信息流量很大，同一条信息在不同媒体平台上可能会有多个转载和传播。

因此需要对抓取到的数据进行去重处理，保证每条数据只会出现一次。

2.2 数据清洗由于数据来源的多样性，抓取到的数据可能会包含一些无关信息，如广告、链接、图片等。

因此需要对数据进行清洗，只保留关键信息，如标题、正文、发布时间等。

2.3 数据归一化不同媒体平台上的文本格式差异很大，需要将不同格式的文本转换为统一的格式。

例如，将微博、微信公众号、新闻网站等不同平台上的文本都转化为纯文本格式。

2.4 数据存储预处理后的数据需要存储到数据库中，以便后续的数据分析和处理。

可以使用开源的数据库，如MySQL、MongoDB等。

3. 数据分析数据分析是数据实际意义的体现。

通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和信息。

下面介绍两种常用的数据分析技术。

3.1 文本情感分析文本情感分析是一种基于自然语言处理技术的文本分析方法，旨在识别文本中的情感和情绪。

可以将情感分为正面、负面、中性三种，对每个文本进行打分和分类。

常见的文本情感分析技术包括：•情感词典方法•机器学习方法•深度学习方法3.2 主题模型分析主题模型分析是一种对大量文本进行自动分析和摘要的方法，旨在发现文本中隐藏的主题和话题。

基于网页结构与链接关系的中文文本分类方法郭晓;蒋宗礼【摘要】提出一种通过综合考虑网页的HTML结构信息以及网页间的链接关系,修改网页文本在向量空间模型表示中的权值,对网页进行分类的方法.考虑到页面里处在不同HTML标记下的内容具有不同的语义含义,某些特殊标记下的内容具有较重要的意义,对网页的分类起较大的作用,因此对不同标记下的内容赋以不同的权值,可以提高分类效果.考虑到页面正文中链接指向的页面内容与原网页相关度较高,通过综合考虑这些页面的内容,可以有效加强类别关键词的权值,减少噪声,提高分类效果.经过实验证明这一方法提高了分类结果的F1值.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)022【总页数】4页(P54-56,63)【关键词】中文文本分类;HTML结构;链接关系;向量空间模型【作者】郭晓;蒋宗礼【作者单位】北京工业大学,计算机学院,北京,100124;北京工业大学,计算机学院,北京,100124【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP391随着计算机技术、通信技术等信息技术的高速发展，以及互联网基础设施建设与网络信息工具的大量推广应用，网络上的信息正在以几何级数进行着增长。

如何使用户能够方便地从网络上海量的信息资源中获得其期望的部分，成为了当前信息领域重要的研究课题。

网络搜索引擎，是用来进行网络文本索引的一种重要手段，是针对网络中大量网页文本信息进行信息挖掘的有效手段。

在网络搜索引擎的构建中，网页文本分类问题是一个关键性的核心问题。

高质量高效率的网页文本自动分类，对构建高效、实用的搜索引擎起着重要的作用。

同时在解决主题搜索、个性化信息检索、搜索引擎的目录导航等相关问题时，网页文本分类技术也是十分重要的。

因此研究如何提升网页文本分类性能，对研究新一代搜索引擎有着重要意义。

1 网页文本分类技术简析网页文本分类是指按照预先定义的主题类别，根据海量网页文档的内容，确定相应网页的类别。

基于网络文本分析的游客沙漠露营体验感知研究——以敦煌市沙漠露营地为例欧阳正宇尚彤（西北师范大学旅游学院，甘肃兰州730070）［摘要］本研究选取敦煌市六家沙漠露营地的在线点评数据作为研究样本，采用内容分析法，对网络点评文本进行分析，利用ROST CM6软件提取高频词及生成语义网络图进行内容分析，并利用NVivo 12Plus 软件进行开放式编码、关联式编码和选择式编码提炼核心主题，寻找沙漠露营旅游者的露营体验感知。

研究发现，网络点评文本中感知到的四个核心体验为娱乐体验、住宿体验、服务体验以及区位环境。

通过分析游客沙漠露营体验感知，以期为沙漠露营地的有效供给、建设发展以及精准营销提供参考依据。

［关键词］沙漠露营；ROST CM6；NVivo 12Plus ；内容分析法；住宿体验［中图分类号］F592.7［文献标识码］A［文章编号］1005-3115（2023）04-0098-10［作者简介］欧阳正宇（1968－），女，汉族，湖南汝城人，博士，副教授。

研究方向：旅游文化与资源开发、民族旅游、遗产旅游。

尚彤（1998－），女，汉族，山西运城人，在读硕士。

研究方向：旅游文化。

一、前言随着个性化需求的增长与接近大自然的需要，露营旅游成为人们体验另类生活、接触大自然的最主要方式之一，其中沙漠露营旅游是一种新兴的露营旅游方式。

露营按照距离长短可分为短距离周边露营和长距离露营，按装备可分为帐篷露营、房车露营等。

沙漠露营是指在沙漠环境下进行的露营，相比于惯常环境以及舒适环境下的露营来说，沙漠环境更加新奇也更加陌生，游客对沙漠环境缺乏经验，沙漠环境具有温差大、方向不易辨别、行进不方便、虫子多、有发生沙尘暴的可能性等常人难以解决的情况，比其他一般性露营更加需要专业人士的指导。

在欧美国家，露营产业从第一代的自驾车载帐篷到第二代的拖挂房车旅游产品，再到第三代的露营社区的形成，露营已经成为一种度假常态。

我国露营旅游跳过第一阶段和第二阶段，直接进入第三阶段。