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随着互联网电子商务和各种社交网络应用的快速发展，产生了大量的用户评价信息。为满足快速整理这些评价信息的需求，情感倾向性分析应运而生。情感词典是各类情感倾向性识别算法的基础，收集一部全面且权重合理的情感词典，往往可以简单快速而有效地解决情感分析问题。 提出了一种基于ＬＤＡ 模型以及信息熵的文档自动摘要技术，即通过ＬＤＡ 模型对文档进行浅层语义分析，得到文档的主题分布以及不同主题下的词语分布；通过对主题的分析，可以得到最能代表文档中心思想的主题，以及该主题下的词语分布。 随着社交网络等新型网络的迅猛发展，文本大数据呈几何级数增长，语料库的加工处理一般都是由文科背景的研究人员完成，因此，急需快速简便的大数据内容批处理平台。NLPIR-Parser大数据语义智能分析平台历时20余年的积累，融合了网络数据采集、自然语言处理、文本挖掘与文本检索等核心技术。 |
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