作者：丁晟春; 王小英; 刘梦露网络舆情主题分类本体加权朴素贝叶斯
摘要：及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将该方法应用到动物卫生领域舆情主题分类中,分类结果精确度为0.9402,Marco_F1达到0.9339。通过与朴素贝叶斯（NB）和THUCTC两种方法的对比实验,证明本文提出的基于本体和加权朴素贝叶斯的分类方法有效且具有可行性,但是领域本体的概念、关系的完备程度会影响分类的效率。
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