【摘 要】
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随着微博的日趋流行，它已经成为市场营销情报工作和名誉管理等行业的重要信息来源Twitter等微博网站日渐成为海量数据信息的发布平台，对微博的研究逐渐从挖掘单一的用户关系向
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随着微博的日趋流行，它已经成为市场营销情报工作和名誉管理等行业的重要信息来源Twitter等微博网站日渐成为海量数据信息的发布平台，对微博的研究逐渐从挖掘单一的用户关系向挖掘微博自身的内容进行转变由于微博用语具有随意性创造性以及长度受限等特点，机器通过语义分析来智能的理解微博内容的真实含义至今仍然具有很大的挑战现有的微博文本概念扩展方法较少已有方法大都需要提取非常多的文本特征且仅考虑到局部词语之间的关系由于微博概念扩展的核心是判断概念词与微博本身关系的紧密程度，因此本文从微博整体出发，将微博中的所有关键词语看作一个整体，从而将微博中所有关键词语组成的语义近似于微博本身的语义本文的主要工作如下：1.为了更好地理解微博中的信息，我们提出了一种基于维基百科的概念扩展方法来为微博内容增加语义该方法首先在维基百科中自动识别出与微博语义相关的概念，然后对这些增加的概念做进一步的数据挖掘，以减少人工检查和筛选的劳动量具体来说，该方法采用了消歧模型计算维基百科中概念之间的语义相似度，然后基于得到的语义关系为微博增加相关的维基百科概念通过实验对该方法进行了测试，并同基于互信息的方法作了比较实验结果表明本文提出的基于词义消歧的方法是可行且有效的2.本文通过充分利用维基百科中的类别网和内部链接所包含的语义信息来计算概念与概念之间的语义，从而降低了噪音对词义消歧模型的影响通过实验验证了本文提出的基于类别网的方法和基于内部链接的方法实验结果表明，这两种方法都极大的提高了微博概念扩展的准确率和召回率
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