近期，谷尼國際軟件在網(wǎng)絡輿論情報智能評價技術領域取得重大突破，使互聯(lián)網(wǎng)輿情中涉及的公共安全事件或企業(yè)危機可以得到及時的預警提示。在現(xiàn)實危機發(fā)生之前，基于以往總結的知識或監(jiān)測得到的可能性前兆，由軟件提前做出初步的預警信號，報告危機程度，以便決策者早作準備，預防危機發(fā)生或者在準備不足的情況下發(fā)生，從而最大程度地降低損失。
據(jù)谷尼國際軟件副總裁鄒鴻強介紹，谷尼網(wǎng)絡輿情智能分析評價平臺是基于新一代文本挖掘技術的設計，利用中文信息處理技術，對信息自動進行聚類、情感分析、提取摘要等，并進一步生成詳盡的輿情分析報告，為各級政府和企業(yè)的網(wǎng)絡輿情或專題研究提供傳播趨勢、演變規(guī)律的分析圖表輿情報告。
他指出，該網(wǎng)絡輿情智能評價技術主要有以下四大特點：第一，人工智能。自帶情感分析，自動根據(jù)文章內容判斷其情感傾向與危機度，區(qū)分正負面，為分析及決策者提供重要參考。第二， 覆蓋面廣。覆蓋所有中文搜索引擎，包含國內主流的上百萬個新聞網(wǎng)站、論壇、博客、貼吧等。第三，準確率高。內容的抽取準確率達98%，正負面判斷準確率在90%以上。第四，自動生成分析報告。通過語義分析與數(shù)據(jù)挖掘處理，自動處理和統(tǒng)計分析當前的監(jiān)測主題，1分鐘直接輸出各種規(guī)范格式的輿情分析報告，包含概述、圖表、數(shù)據(jù)、排行等。
我們推出文本傾向性分析核心技術組件Goonie Sentiment Metrics，就是對用戶對某個事物的看法或評論的文本進行挖掘評價，從而得到該看法或評論是屬于對該事物的積極或消極意見。谷尼國際軟件鄒鴻強說。
傳統(tǒng)的人工文本分類技術，先對待分析文本中的形容詞或能夠體現(xiàn)主觀色彩的短語進行抽取，然后對抽取出來的形容詞或短語逐一進行傾向性判斷并賦予一個傾向值，最后將上述所有傾向值累加起來，得到文章的總體文本的傾向性。而谷尼國際軟件則是在此基礎上研發(fā)了基于機器學習的文本傾向性分析技術，即先通過人工標注一些海量語料文件傾向性，并將這些文檔作為訓練集，再通過機器學習的方法構造一個文本情感分類器，最后使用構造好的情感分類器對文檔進行分類，即識別出該文檔的傾向性。谷尼國際軟件副總裁鄒鴻強說。
他表示，谷尼國際軟件公司自2004年起致力于定向搜索與網(wǎng)絡監(jiān)測技術開發(fā)和研究，有著深厚的技術實力，擁有自主知識產(chǎn)權的中英文分詞組件、文本挖掘組件、情感分析組件等核心技術組件。能夠在網(wǎng)絡輿情智能評價技術領域取得重大突破，一方面依賴于多年的文本處理核心技術經(jīng)驗；另一方面，源于整合利用輿情分析海量專業(yè)知識庫，計算機應用人的智慧從而大大提高了內容的分析評價準確率。
由于我們的語料庫是以公共事件和企業(yè)危機為主，通過谷尼網(wǎng)絡輿情智能分析評價系統(tǒng)可以對公共安全事件或關于企業(yè)的負面信息進行基于軟件的預警分析，但是在部分專業(yè)性比較強的領域，如化工、冶金、材料等領域，準確率還有待提高。鄒鴻強也坦承，網(wǎng)絡輿情智能分析評價平臺中應用的文本傾向性分析技術仍有進一步提升和完善的空間。
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