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基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测
被引量:
12
1
作者
任巨伟
杨亮
+2 位作者
吴晓芳
林原
林鸿飞
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期169-178,共10页
微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台。分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要。该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测:首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下...
微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台。分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要。该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测:首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下位语义关系对其进行语义扩充;其次,使用语义特征和情感常识知识构造双层分类方法进行情感分析;最后,对特定事件在连续时间段内的微博使用时序情感分析方法进行公众情感趋势预测。实验证明,该情感分析方法准确率相对于传统分类方法有明显的提高,在此基础上的情感趋势预测符合事件的真实发展状况。
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关键词
微博
情感
分析
语义扩充
情感
常识
公众情感趋势
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题名
基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测
被引量:
12
1
作者
任巨伟
杨亮
吴晓芳
林原
林鸿飞
机构
大连理工大学信息检索研究室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第2期169-178,共10页
基金
国家自然科学基金(61632011
61562080)
+1 种基金
辽宁省自然科学基金(201202031
201402003)
文摘
微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台。分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要。该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测:首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下位语义关系对其进行语义扩充;其次,使用语义特征和情感常识知识构造双层分类方法进行情感分析;最后,对特定事件在连续时间段内的微博使用时序情感分析方法进行公众情感趋势预测。实验证明,该情感分析方法准确率相对于传统分类方法有明显的提高,在此基础上的情感趋势预测符合事件的真实发展状况。
关键词
微博
情感
分析
语义扩充
情感
常识
公众情感趋势
Keywords
microblog
sentiment analysis
semantic expansion
affective commonsense knowledge
public sentiment trend
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测
任巨伟
杨亮
吴晓芳
林原
林鸿飞
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017
12
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参考文献
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