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基于文本挖掘的网络伪健康信息特征及情感分析研究
1
作者
刘帅
钱鹏博
+1 位作者
孙静
严子芊
《安徽职业技术学院学报》
2023年第1期46-52,共7页
本研究对存在网络伪健康信息的文章进行分析,利用python爬取微博及微信伪健康文章,采用LDA(隐含狄利克雷分布)主题模型和情感分析,挖掘其主题特征及不同情感倾向,最后基于健康信息质量评价体系构建伪健康文本主题模型,挖掘伪健康信息的...
本研究对存在网络伪健康信息的文章进行分析,利用python爬取微博及微信伪健康文章,采用LDA(隐含狄利克雷分布)主题模型和情感分析,挖掘其主题特征及不同情感倾向,最后基于健康信息质量评价体系构建伪健康文本主题模型,挖掘伪健康信息的文本和情感态度特征及两者潜在关联,为建立健康信息自动过滤机制、改善网络健康信息环境,提升健康信息质量提供有益参考。
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关键词
伪健康信息
LDA主题模型
情感分析
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职称材料
题名
基于文本挖掘的网络伪健康信息特征及情感分析研究
1
作者
刘帅
钱鹏博
孙静
严子芊
机构
安徽工商职业学院管理学院
北京德恒(合肥)律师事务所
复旦大学文献信息中心
安徽大学管理学院
上海大学管理学院
出处
《安徽职业技术学院学报》
2023年第1期46-52,共7页
基金
安徽省哲学社会科学规划项目“在线医疗社区中个人健康信息保护机制构建”(项目编号:AHSKQ2016D78)
安徽工商职业学院教学研究项目“后疫情时代高校双线混融教学模式的实施与探索”(项目编号:2021xjjy21)。
文摘
本研究对存在网络伪健康信息的文章进行分析,利用python爬取微博及微信伪健康文章,采用LDA(隐含狄利克雷分布)主题模型和情感分析,挖掘其主题特征及不同情感倾向,最后基于健康信息质量评价体系构建伪健康文本主题模型,挖掘伪健康信息的文本和情感态度特征及两者潜在关联,为建立健康信息自动过滤机制、改善网络健康信息环境,提升健康信息质量提供有益参考。
关键词
伪健康信息
LDA主题模型
情感分析
Keywords
pseudo health information
LDA topic model
sentiment analysis
分类号
G203 [文化科学—传播学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于文本挖掘的网络伪健康信息特征及情感分析研究
刘帅
钱鹏博
孙静
严子芊
《安徽职业技术学院学报》
2023
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