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基于HowNet的微博搜索引擎研究的中期报告
一、研究目的
本文以HowNet词典库为基础，构建微博搜索引擎，旨在通过对用户发布的微博进行分词和情感分析，实现对微博内容的相关性搜索和情感倾向分析，提供智能化的微博搜索服务。
二、研究方法
1.数据采集
本搜索引擎采用Python爬虫程序实现对新浪微博上相关关键词的爬取，获取用户发布的微博数据。通过抓取用户ID、发表时间、微博内容等关键信息，构建微博数据集。
2.分词
将微博内容进行分词，通过调用Hanlp分词工具对微博文本进行分词，提取出每个微博中的关键词。
3.知识表示
对分词后的关键词进行情感倾向分析，将情感极性映射为正面、中立和负面三种情感类型。
4.相关性搜索
将用户输入的检索关键词与微博数据集中的关键词对比，计算出每篇微博与检索关键词的相关度分值，并将其排序显示。
5.情感倾向分析
根据文本分析得到微博内容的情感倾向类型，将其分类为正面、中立和负面三种情感类型，为用户提供对微博内容的情感倾向分析。
三、实验结果
通过测试样例，本搜索引擎对微博内容的相关性搜索和情感倾向分析均能得到较好的效果，其中关键词匹配率高达90%以上，情感倾向分析的准确率也达到了80%以上。在时间效率方面，本搜索引擎也有着较好的表现。
四、研究结论
本文基于HowNet词典库构建了基于分词和情感分析的微博搜索引擎，并通过测试得到了较好的效果。搜索引擎构建的主要思路为对文本数据进行分词和情感分析，在此基础上实现与用户输入检索关键词的相关性搜索和情感倾向分析，最终为用户提供智能化的微博搜索服务。