测试粤语舆情挖掘:拿娱乐界名人阿娇和陈冠希开刀(屏蔽留存)

测试粤语舆情挖掘:拿娱乐界名人阿娇和陈冠希开刀

屏蔽已有 7208 次阅读 2013-6-21 03:18 |个人分类:社媒挖掘|系统分类:科研笔记| 陈冠希, 粤语, 阿娇, 娱乐界

 【研发笔记:粤语文句的情报挖掘】实现之后,没顾上在应用层面做测试。前两天想要做测试,但对广东香港不熟,不知道什么是他们的热点话题 。于是决定拿娱乐界名人开刀,他们的八卦永远是网民的兴奋点,不妨挖掘一下他们的网络形象。

首先想到的是阿娇。做她准粉丝已经几年了,不为别的,只为她长相让人看着舒服。华裔女演员比她名气大的多得很,但是看着比她养眼的极少。远的如巩俐大妞儿,太村姑了,长相很平,似有苦相。据说是魔鬼身材,可盘儿不靓,身材也就不作数了。大红大紫的张子怡有些小家子气。范冰冰长得怪怪的,艳丽有余,不像是真人。真正看得让人舒服的,台湾以前有一个徐若萱,大陆曾有一位邻家女孩徐静蕾,香港就数阿娇了,名如其人,娇美细嫩。对了,大陆1989年前有一位央视女主播杜宪,那是亿人迷,怎么看怎么舒服。养眼到什么程度呢,可以形式脱离内容。当年看央视新闻,内容别提多八股了,可是因为有杜宪,还是愿意看。至于阿娇,是偶然在一部武打片中发现的。从来不爱看那些打打杀杀的武打片,可是阿娇让人眼前一亮,再荒诞的内容也就剥离了。后来据说她受陈冠希之累,牵扯进艳照门负面新闻中。也难为她了,在那样的压力下,还不得不硬着头皮出来开记者会做一些澄清。记者会上一出场,依然是楚楚动人,确如她说的,太傻了,真地不值。话说回来,一辈子不做荒唐事者鲜见,她就是运气不好而已。扯远了,回到舆情挖掘上来。

除了阿娇,粤语文化圈里陈冠希据说是议论最多的一位了。他的艳照门事件很让整个华人世界兴奋躁动了一阵子。据说他是那种“坏”男人的典型,温哥华富豪华侨家出身的花花公子,party animal,讲一口流利的英语,开豪华车,酷而有型(除了泡妞,从来搞不清他擅长什么,音乐、舞蹈、演技、写作?)。那就看看舆论怎么说他吧。

下面的社交媒体挖掘,来自中文世界社交媒体过往一年的档案中被系统识别为粤语的部分。香港娱乐圈名人鍾欣桐(阿嬌)和陳冠希为挖掘对象。对不起了,只能拿名人做小白鼠了。从净情绪(net sentiment,一种褒贬比例的指数)来看,两位的社交媒体形象仍为负数,陳冠希更是低到-22%,说明网民对他的评论明显贬多于褒。

阿娇褒贬指数不高估计还是受到以前负面新闻之累(算她倒霉,碰到了陈冠希),其实粤语地区喜欢阿嬌的粉丝并不少,喜欢的理由见下图:主要是她长得年轻甜美(年轻/甜美/甜蜜:17.1%),人同此心啊。有意思的是,喜欢她的人很多具体提到她漂亮的手(18.9%)、眼睛和脸,甚至声音(其实她的皮肤也是没治了,怎么没人提?),总之她是以外在条件取胜,此乃尤物,足以移人。

至于陈冠希,不管多少负面新闻缠身,女粉丝“喜欢”(“爱”)他的仍然不少,见下面红多绿少的【情绪云图】中的“喜欢”两个大字。真是应了那句古话:男的不坏,女的不爱。(红贬中的“如此绝情”不知是他的哪一桩孽债。)

具体的不满集中在【褒贬云图】中大大的那个“搅”字。

我们把部分网友议论陈冠希的粤语帖子附在最后。

【相关】

 【研发笔记:粤语文句的情报挖掘】

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发表评论评论 (7 个评论)

删除 回复 |赞[6]陆俊茜   2013-6-22 11:10
杜美人是适合做大老婆的。阿娇是适合做妾的。
没得比的。

删除 回复 |赞[2]吴国胜   2013-6-21 20:26
杜宪是谁啊?     

俺爱看国际台的海峡两岸,都是因为有个非凡气质的李红。可惜,在央视工作真是浪费人才  

 回复  : 至善至美,前无古人,后无来者。
http://blog.sciencenet.cn/blog-362400-331247.html

2013-6-21 23:071 楼(回复楼主)赞|回复

删除 回复 |赞[1]mirrorliwei   2013-6-21 12:19
【当年看央视新闻,内容别提多八股了,可是因为有杜宪,还是愿意看】老经典。泡沫剧也是如此。因为有几个喜欢的演员,也就看下去了。京味儿的对白,有时也有些意思。但是情节层面就显得很单薄了。

发布者

liweinlp

立委博士,弘玑首席科学家,自然语言处理(NLP)资深架构师。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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