互联网观点挖掘：挑战与应用前景

本文档标题为"观点挖掘综述*(2009年)",主要关注的是互联网时代非结构化文本信息分析中的一个重要领域——观点挖掘。随着互联网上海量用户产生的评论、评价和反馈，观点挖掘作为一种自然语言处理技术，变得越来越关键。这项技术旨在从这些文本中提取出主观意见和情感倾向，为企业和个人提供有价值的市场洞察。 观点挖掘面临的挑战包括理解复杂语言表达、识别语义模糊性和解决多模态信息问题。它涉及的关键环节包括评价文本的挖掘，即从大量文本中抽取关于产品或服务的意见和评分；观点搜索，即通过算法找出特定主题或关键词相关的观点和评价；以及观点作弊检测，即识别虚假评论或操纵观点的行为，以保证数据的准确性。 作者们，王辉、王晖昱和左万利，分别来自天津科技大学、澳大利亚卧龙岗大学和吉林大学，他们在论文中分享了他们的研究成果，包括基于自然语言处理技术的观点挖掘方法，以及如何利用这些技术在实际场景中如客户服务、产品改进等方面的应用。他们还提到了该领域的研究基金支持，包括天津科技大学引进人才科研启动基金、天津市高等学校科技发展基金计划和吉林省科技发展计划。 论文引用了中图分类号 TP391，表明其属于计算机科学技术中的信息检索和数据挖掘类别，并被标记为文献标志码 A，意味着这是一篇经过同行评审的研究文章。文章编号 1001-3695(2009)01-0025-05 表示它是2009年1期的某篇文章，共5页内容。最后，关键词部分列出了“观点挖掘”、“情感分类”、“评论”、“观点搜索”和“观点作弊”，这些都是讨论的核心概念，反映了研究的焦点。 这篇综述论文提供了深入探讨观点挖掘技术的全面视角，展示了其在当今信息社会中的重要价值，并强调了进一步研究和应用的可能性。对于那些在自然语言处理、信息检索和企业市场分析等领域工作的专业人士来说，这篇论文提供了有价值的研究参考和实用工具。