Метод построения и использования семантических моделей для мониторинга общественного мнения

Abstract

Предложен метод построения и использования семантических моделей с целью непрерывного во времени мониторинга общественного мнения. Семантические модели позволяют использовать при мониторинге общественного мнения результаты лингвостатистического анализа текстов, применения методов извлечения информации, содержащейся в текстах из сети Интернет. Предложена процедура мониторинга общественного мнения, которая включает три этапа: построение и кластеризацию; отбор документов и определение тональности тематик; визуализацию результатов. Показано построение семантических моделей, применение методов кластерного анализа для определения актуальных тематик, оценивание доли и тональности отдельных подтем в составе общего тематического потока информации. Полученные результаты подтверждают возможность использования предложенного метода мониторинга общественного мнения в различных предметных областях.

Запропоновано метод побудови та використання семантичних моделей (СМ) з метою безперервного в часі моніторингу громадської думки (МГД). Під семантичною моделлю в рамках даної роботи розуміється модель предметної області, що має вигляд орієнтованого графа, вершини якого відповідають концептам предметної області, а дуги задають відносини між ними. Семантичні моделі дозволяють використовувати при моніторингу громадської думки результати лінгвостатистичного аналізу текстів (Text Mining), застосування методів екстрагування інформації (Information Extraction), що містяться в текстах з мережі Інтернет. У той час, як існуючі проекти аналізу громадської думки більше орієнтовані на разові (статичні) дослідження громадської думки щодо об’єктів і явищ, запропоновано метод автоматизованої побудови та використання СМ на основі безперервного в часі моніторингу громадської думки в мережі Інтернет. Процедура МГД включає три етапи: побудову та кластеризацію СМ; відбір документів і визначення тональності тематик; візуалізацію результатів. Показано побудову СМ за допомогою алгоритму компактифікованого графа горизонтальній видимості, застосування методів кластерного аналізу для визначення актуальних тематик, оцінювання частки та тональності окремих підтем у складі загального тематичного потоку інформації. Як приклади розглянуто моделі предметних областей, що відповідають темам: «One Belt, One Road», «Nord Stream», «Генетично модифіковані організми». Отримані результати підтверджують можливість використання запропонованого методу моніторингу громадської думки у різних предметних областях.

It is proposed a method for constructing and using semantic models (SM) for the purpose of continuous monitoring of public opinion, opinion mining (OM). Under the semantic model in the framework of this work, it is implied the subject domain model, which has the form of a directed graph, the vertices of which correspond to the concepts of the domain, and the arcs define the relations between them. Semantic models make it possible to use the results of linguistic statistical analysis of texts (Text Mining) and the use of Information Extraction methods contained in texts from the Internet for opinion mining. While the existing public opinion analysis projects are more focused on one-time (static) public opinion research on objects and phenomena, it is proposed a method for automated construction and use of SM based on continuous monitoring of public opinion on the Internet. The OM procedure consists of three steps: the construction and clustering of the SM; selection of documents and the sentiment definition of topics; visualization of results. The SM construction using the compactified horizontal visibility graph algorithm, the use of cluster analysis methods for determining relevant topics, estimating the proportion and tonality of individual sub-themes in the overall thematic information flow is shown. As examples, the models of subject areas corresponding to the topics: «One Belt, One Road», «Nord Stream», «Genetically Modified Organisms» are examined. The obtained results confirm the possibility of using the proposed method of opinion monitoring in various subject areas.