1、隨著互聯(lián)網(wǎng)及信息技術(shù)的飛速發(fā)展，越來(lái)越多的人們習(xí)慣利用網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲取信息資源，利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)表達(dá)、傳播自己的想法和情感。由于互聯(lián)網(wǎng)具有覆蓋范圍廣、信息傳播快以及極高的實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)，當(dāng)社會(huì)生活中出現(xiàn)一些具有爭(zhēng)議性的重大事件時(shí)，人們往往能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)報(bào)道在第一時(shí)間獲取相關(guān)信息。因此，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為人們一個(gè)囊括全球的知識(shí)資源倉(cāng)庫(kù)，影響并改變著人類的生活方式及行為習(xí)慣?；ヂ?lián)網(wǎng)輿情是指當(dāng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中出現(xiàn)的熱點(diǎn)或焦點(diǎn)問(wèn)題在互聯(lián)網(wǎng)上傳播時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)用戶形成的具有

2、傾向性的言論觀點(diǎn)而造成的具有較強(qiáng)影響力的社會(huì)輿論。網(wǎng)絡(luò)輿情具有突發(fā)性、多元化以及偏差性等特點(diǎn)，對(duì)人們的觀點(diǎn)和態(tài)度具有一定的導(dǎo)向性與指引性。網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)主要有文本、聲音與視頻等組織形式，其中文本數(shù)據(jù)占主要部分。因此，對(duì)于以文本數(shù)據(jù)類型為主體的網(wǎng)絡(luò)輿情的分析顯得十分重要。目前，迫切需要快捷有效的分析工具，幫助相關(guān)機(jī)構(gòu)從海量文本數(shù)據(jù)中挖掘出有效的輿情信息以輔助決策。
　　本文針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)輿情分析的迫切需求，提出了一種新的文本分類模型——F

3、eatured Possibility（FP）分類模型。該分類模型核心思想在于：對(duì)于訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)中的文本數(shù)據(jù)的每個(gè)類別，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)概率方法，獲得其特征項(xiàng)的權(quán)重。然后對(duì)測(cè)試文本進(jìn)行特征項(xiàng)的加權(quán)統(tǒng)計(jì)，獲得相似度值，相似度最大值所對(duì)應(yīng)的類別即為判定類別。
　　FP分類模型是一種基于統(tǒng)計(jì)的文本分類方法，通過(guò)使用絕對(duì)詞頻、文檔數(shù)目及特征項(xiàng)數(shù)目等數(shù)值來(lái)計(jì)算特征項(xiàng)的權(quán)重。FP分類模型不需要或很少需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c就可以出色地完成文本分類任務(wù)，并且能