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社交网络中意见领袖的敏感舆论倾向识别
被引量:
1
1
作者
宋振
徐雅斌
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3293-3300,F0003,共9页
为准确识别意见领袖的敏感舆论倾向,有效把控敏感类舆情的发展,提出基于多任务学习的敏感舆论倾向识别模型(MTL-SA-LSTM)和基于指纹汇聚技术的快速识别模型。以准确识别意见领袖的敏感舆论倾向为目标,兼顾其识别效率。采用指纹汇聚技术...
为准确识别意见领袖的敏感舆论倾向,有效把控敏感类舆情的发展,提出基于多任务学习的敏感舆论倾向识别模型(MTL-SA-LSTM)和基于指纹汇聚技术的快速识别模型。以准确识别意见领袖的敏感舆论倾向为目标,兼顾其识别效率。采用指纹汇聚技术关联原始敏感词和变形敏感词,采用语义指纹技术快速识别重复或相似度较高文本的敏感舆论倾向,通过MTL-SA-LSTM模型,对文本中的敏感舆论及舆论倾向两个任务进行识别。对比实验结果表明,该模型具有较高的识别准确率及识别效率。
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关键词
社交网络
敏感舆论倾向
多任务学习
指纹汇聚
语义指纹
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职称材料
题名
社交网络中意见领袖的敏感舆论倾向识别
被引量:
1
1
作者
宋振
徐雅斌
机构
北京信息科技大学计算机学院
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3293-3300,F0003,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61672101)
网络文化与数字传播北京市重点实验室基金项目(ICDDXN004)
信息网络安全公安部重点实验室开放课题基金项目(C18601)。
文摘
为准确识别意见领袖的敏感舆论倾向,有效把控敏感类舆情的发展,提出基于多任务学习的敏感舆论倾向识别模型(MTL-SA-LSTM)和基于指纹汇聚技术的快速识别模型。以准确识别意见领袖的敏感舆论倾向为目标,兼顾其识别效率。采用指纹汇聚技术关联原始敏感词和变形敏感词,采用语义指纹技术快速识别重复或相似度较高文本的敏感舆论倾向,通过MTL-SA-LSTM模型,对文本中的敏感舆论及舆论倾向两个任务进行识别。对比实验结果表明,该模型具有较高的识别准确率及识别效率。
关键词
社交网络
敏感舆论倾向
多任务学习
指纹汇聚
语义指纹
Keywords
social network
sensitive public opinion tendency
multi-task learning
fingerprint aggregation
semantic fingerprint
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
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1
社交网络中意见领袖的敏感舆论倾向识别
宋振
徐雅斌
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
1
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