期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于双向长短期记忆模型的网民负面情感分类研究
被引量:
35
1
作者
吴鹏
应杨
沈思
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第8期845-853,共9页
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌入技术学习词语的特征表示,通过增加文本的情感特征生成具有情感意义的词向量,并训练双向长短期记忆模型...
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌入技术学习词语的特征表示,通过增加文本的情感特征生成具有情感意义的词向量,并训练双向长短期记忆模型得到网民负面情感识别模型,在判断网民情感极性的基础上,识别网民的愤怒、悲伤和恐惧三种负面情感,并结合案例数据与SVM、LSTM和CNN等模型进行对比分析。实验表明,具有情感语义的词向量比词向量更适合情感分析任务;利用双向长短期记忆模型可以得到较好的情感识别效果;判断网民情感极性基础上识别网民负面情感的分类方式优于直接判断网民的负面情感的方式。
展开更多
关键词
网络舆情
负面情感分析
情感词向量
双向长短期记忆模型
下载PDF
职称材料
题名
基于双向长短期记忆模型的网民负面情感分类研究
被引量:
35
1
作者
吴鹏
应杨
沈思
机构
南京理工大学经济管理学院
江苏省社会公共安全科技协同创新中心
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第8期845-853,共9页
基金
国家自然科学基金"突发事件网民负面情感的模型检测研究"(71774084)
"基于时间感知模型的学术主题检索与演化挖掘研究"(71503124)
国家社会科学基金"基于社会网络分析的网络舆情主题发现研究"(15BTQ063)
文摘
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌入技术学习词语的特征表示,通过增加文本的情感特征生成具有情感意义的词向量,并训练双向长短期记忆模型得到网民负面情感识别模型,在判断网民情感极性的基础上,识别网民的愤怒、悲伤和恐惧三种负面情感,并结合案例数据与SVM、LSTM和CNN等模型进行对比分析。实验表明,具有情感语义的词向量比词向量更适合情感分析任务;利用双向长短期记忆模型可以得到较好的情感识别效果;判断网民情感极性基础上识别网民负面情感的分类方式优于直接判断网民的负面情感的方式。
关键词
网络舆情
负面情感分析
情感词向量
双向长短期记忆模型
Keywords
network public opinion
negative emotions
sentiment-encoded word vector
bidirectional LSTM
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双向长短期记忆模型的网民负面情感分类研究
吴鹏
应杨
沈思
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
35
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部